A Mixed Reality System for Interaction\\with Heterogeneous Robotic Systems

要約

サービスおよび産業用のロボットの普及が進むにつれ、多用途で直感的でポータブルな対話アプローチが必要になります。
特に産業環境では、オペレーターは迅速、効果的、そしておそらく楽な方法でロボットと対話できる必要があります。
この目的を達成するために、特に製造および物流プロセスにおいて、効率的な管理を実現し、やり取りを簡素化するために、リアリティ強化技術が使用されてきました。
これに基づいて、この論文では、ユーザーがさまざまなタスクに関与し、さまざまなロボットと対話する必要がある動的シナリオにおいて、異種ロボット システムのユビキタス インターフェイスを可能にする複合現実に基づくシステムを提案します。
複合現実を利用すると、ユーザーは仮想レプリカを操作することでロボットと対話できます。仮想レプリカは常にユーザーと同じ場所にあり、対話が必要なときに抽出されます。
このシステムは、さまざまなロボットが存在し、他の作業に携わる人間のオペレーターによる散発的な介入が必要な、模擬物流環境設定でテストされています。
私たちの設定では、さまざまなレベルの自律性を備えたドローンと AGV の存在を考慮し、さまざまなユーザー介入を必要とします。
提案されたアプローチは、パフォーマンスとユーザーのフィードバックの定量的および定性的評価を考慮して、仮想現実で検証されています。

要約(オリジナル)

The growing spread of robots for service and industrial purposes calls for versatile, intuitive and portable interaction approaches. In particular, in industrial environments, operators should be able to interact with robots in a fast, effective, and possibly effortless manner. To this end, reality enhancement techniques have been used to achieve efficient management and simplify interactions, in particular in manufacturing and logistics processes. Building upon this, in this paper we propose a system based on mixed reality that allows a ubiquitous interface for heterogeneous robotic systems in dynamic scenarios, where users are involved in different tasks and need to interact with different robots. By means of mixed reality, users can interact with a robot through manipulation of its virtual replica, which is always colocated with the user and is extracted when interaction is needed. The system has been tested in a simulated intralogistics setting, where different robots are present and require sporadic intervention by human operators, who are involved in other tasks. In our setting we consider the presence of drones and AGVs with different levels of autonomy, calling for different user interventions. The proposed approach has been validated in virtual reality, considering quantitative and qualitative assessment of performance and user’s feedback.

arxiv情報

著者 Valeria Villani,Beatrice Capelli,Lorenzo Sabattini
発行日 2023-07-11 14:18:25+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.RO パーマリンク