Autonomous robotic re-alignment for face-to-face underwater human-robot interaction

要約

センシング、ナビゲーション、操作、およびオンボードコンピューティングテクノロジーの進歩により、従来の困難で危険なタスクを達成するための自律型水中ビークル (AUV) の使用が急増しています。
水中ヒューマン・ロボット・インタラクション（UHRI）におけるAUVの利用は、双方向通信の限界と、陸上のインタラクション戦略と水中領域で可能なインタラクション戦略との類似性との間のギャップを埋めるための大きな技術的ハードルのため、比較的小さな成長レベルにとどまっている。
UHRI をサポートするために必要な要素は、非標準的な人体の姿勢を考慮した対面コミュニケーションを確立するための、ロボットとダイバーの安全なアプローチのためのシステムを確立することです。
この研究では、ステレオ画像ペアからの 3 次元再構成と人間の関節推定の位置を特定するための機械学習を利用する、UHRI を強化するためのステレオ ビジョン システムを紹介します。
次に、カメラの座標フレームに対して人間が向いている方向をエンコードする座標系の規則を確立します。
これにより、人体のスケールを維持した自動設定値計算が可能になり、画像ベースのビジュアル サーボ制御スキームへの入力として使用できます。
設定値の計算が実験の設定値ベースラインと定量的および定性的に一致する傾向があることを示します。
導入された方法論は、水中での人間の方向に対するロボットの認識を改善することにより、UHRI を強化する可能性を示しています。

要約(オリジナル)

The use of autonomous underwater vehicles (AUVs) to accomplish traditionally challenging and dangerous tasks has proliferated thanks to advances in sensing, navigation, manipulation, and on-board computing technologies. Utilizing AUVs in underwater human-robot interaction (UHRI) has witnessed comparatively smaller levels of growth due to limitations in bi-directional communication and significant technical hurdles to bridge the gap between analogies with terrestrial interaction strategies and those that are possible in the underwater domain. A necessary component to support UHRI is establishing a system for safe robotic-diver approach to establish face-to-face communication that considers non-standard human body pose. In this work, we introduce a stereo vision system for enhancing UHRI that utilizes three-dimensional reconstruction from stereo image pairs and machine learning for localizing human joint estimates. We then establish a convention for a coordinate system that encodes the direction the human is facing with respect to the camera coordinate frame. This allows automatic setpoint computation that preserves human body scale and can be used as input to an image-based visual servo control scheme. We show that our setpoint computations tend to agree both quantitatively and qualitatively with experimental setpoint baselines. The methodology introduced shows promise for enhancing UHRI by improving robotic perception of human orientation underwater.

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