Predictive and Robust Robot Assistance for Sequential Manipulation

要約

この論文は、身体障害のある人間がロボットを使用して日常の物体操作作業を支援するための新しいコンセプトを提示します。
ユーザーの操作シーケンスを考慮して、ユーザーの一連の行動とロボット サポート介入を階層的な多目的最適化問題に一意にキャストする予測モデルを提案します。
主な貢献は、複数の異なる将来のパスを同時に考慮できる予測定式化です。
2 番目の貢献は、不変性制約の一般的な概念のエンコードです。これにより、シーケンシャル タスクの連続するキーフレームまたは (時間または空間的に) 遠く離れたキーフレーム間の依存関係を考慮することができます。
私たちは数値研究、シミュ​​レーション、ロボット実験を実行して、ロボットが障害のあるユーザーの姿勢を予測し、物体を積極的に再配置することで障害のあるユーザーをサポートするいくつかの卓上タスクで提案された方法を分析および評価します。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel concept to support physically impaired humans in daily object manipulation tasks with a robot. Given a user’s manipulation sequence, we propose a predictive model that uniquely casts the user’s sequential behavior as well as a robot support intervention into a hierarchical multi-objective optimization problem. A major contribution is the prediction formulation, which allows to consider several different future paths concurrently. The second contribution is the encoding of a general notion of constancy constraints, which allows to consider dependencies between consecutive or far apart keyframes (in time or space) of a sequential task. We perform numerical studies, simulations and robot experiments to analyse and evaluate the proposed method in several table top tasks where a robot supports impaired users by predicting their posture and proactively re-arranging objects.

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