Perception for Humanoid Robots

要約

レビューの目的: ヒューマノイド ロボット工学の分野では、ロボットが人間やその周囲とシームレスに対話できるようにする上で、知覚が基本的な役割を果たし、安全性、効率性、ユーザー エクスペリエンスの向上につながります。
この科学的研究は、内部状態、環境、物体、人間の活動を知覚し理解するための最新のアプローチを探ることにより、視覚、聴覚、触覚などのヒューマノイドロボットで採用されているさまざまな知覚様式と技術を調査します。
最近の発見: 内部状態推定では、固有受容センシングを利用した最大事後定式化に基づくベイジアン フィルタリング手法と最適化手法が広範囲に利用されています。
動的で予期せぬ環境変化に対する堅牢性と適応性に重点を置いた外部環境理解の分野では、この研究で議論されている多数の新しい研究は、主に手動センサーの使用とは対照的に、マルチセンサーの融合と機械学習に焦点を当てています。
巧妙に作られたルールベースのシステム。
ヒューマンロボットのインタラクション手法は、人間の意図を理解するためのコンテキスト情報表現と記憶の重要性を確立しました。
概要: このレビューでは、人型ロボットの知覚分野における最近の開発と傾向を要約します。
3 つの主な応用分野、すなわち内部状態推定、外部環境推定、および人間とロボットの相互作用が特定されています。
これらの各分野における多様なセンサーモダリティの応用が検討され、最近の重要な研究について議論されます。

要約(オリジナル)

Purpose of Review: The field of humanoid robotics, perception plays a fundamental role in enabling robots to interact seamlessly with humans and their surroundings, leading to improved safety, efficiency, and user experience. This scientific study investigates various perception modalities and techniques employed in humanoid robots, including visual, auditory, and tactile sensing by exploring recent state-of-the-art approaches for perceiving and understanding the internal state, the environment, objects, and human activities. Recent Findings: Internal state estimation makes extensive use of Bayesian filtering methods and optimization techniques based on maximum a-posteriori formulation by utilizing proprioceptive sensing. In the area of external environment understanding, with an emphasis on robustness and adaptability to dynamic, unforeseen environmental changes, the new slew of research discussed in this study have focused largely on multi-sensor fusion and machine learning in contrast to the use of hand-crafted, rule-based systems. Human robot interaction methods have established the importance of contextual information representation and memory for understanding human intentions. Summary: This review summarizes the recent developments and trends in the field of perception in humanoid robots. Three main areas of application are identified, namely, internal state estimation, external environment estimation, and human robot interaction. The applications of diverse sensor modalities in each of these areas are considered and recent significant works are discussed.

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