Attentiveness Map Estimation for Haptic Teleoperation of Mobile Robot Obstacle Avoidance and Approach

要約

触覚フィードバックは、状況認識が限られている場合、またはオペレーターが不注意である場合に、遠隔操作ロボットの安全性を向上させることができます。
標準的な電位場アプローチでは、障害物に近づくと触覚抵抗が増加します。これは、オペレーターが障害物に気づいていない場合には望ましいですが、オペレーターが物体を検査または操作したい場合など、動きが意図的である場合には望ましくありません。
この論文では、障害物に対するオペレータの注意力を推定し、意図的な動きに対する触覚フィードバックを抑制する、新しい触覚遠隔操作フレームワークを紹介します。
生物学的にインスピレーションを得た注意モデルは、視覚的顕著性推定と空間マッピングを統合するために、コンピューターによる作業記憶理論に基づいて開発されています。
注意力マップはリアルタイムで生成され、私たちのシステムは、オペレーターが気づいていると推定される障害物に対してより低い触覚力をレンダリングします。
シミュレーションでの実験結果は、提案されたフレームワークが、タスクパフォ​​ーマンス、ロボットの安全性、およびユーザーエクスペリエンスの点で、注意力推定を行わない触覚遠隔操作よりも優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

Haptic feedback can improve safety of teleoperated robots when situational awareness is limited or operators are inattentive. Standard potential field approaches increase haptic resistance as an obstacle is approached, which is desirable when the operator is unaware of the obstacle but undesirable when the movement is intentional, such as when the operator wishes to inspect or manipulate an object. This paper presents a novel haptic teleoperation framework that estimates the operator’s attentiveness to obstacles and dampens haptic feedback for intentional movement. A biologically-inspired attention model is developed based on computational working memory theories to integrate visual saliency estimation with spatial mapping. The attentiveness map is generated in real-time, and our system renders lower haptic forces for obstacles that the operator is estimated to be aware of. Experimental results in simulation show that the proposed framework outperforms haptic teleoperation without attentiveness estimation in terms of task performance, robot safety, and user experience.

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