Preemptive Motion Planning for Human-to-Robot Indirect Placement Handovers

要約

テクノロジーが進歩するにつれて、安全で効率的で協力的な人間とロボットのチームの必要性がますます重要になっています。
どのような設定においても最も基本的な共同作業の 1 つは、オブジェクトの引き継ぎです。
人間からロボットへの引き継ぎには、(1) 直接手から手へ、または (2) 手から設置、受け取りへの間接的な、という 2 つのアプローチのいずれかが可能です。
後者のアプローチでは、人間とロボットの間の接触は最小限に抑えられますが、物体が最初に表面に置かれるまで待たなければならないため、アイドル時間が増加する可能性もあります。
このようなアイドル時間を最小限に抑えるために、ロボットは物体がどこに配置されるかという人間の意図を先取りして予測する必要があります。
さらに、ロボットが何らかの生産的な方法で先制的に行動するには、予測と動作計画がリアルタイムで行われなければなりません。
モデル入力として視線とジェスチャーを使用して、ロボットがヒューマン エージェントの意図された配置場所に向かって先制的に移動できるようにする、新しい予測計画パイプラインを導入します。
この論文では、人間とロボットのケーススタディを通じて、初期の意図予測プランナーのパフォーマンスと欠点、およびそのようなパイプラインを使用する実際的な利点を調査します。

要約(オリジナル)

As technology advances, the need for safe, efficient, and collaborative human-robot-teams has become increasingly important. One of the most fundamental collaborative tasks in any setting is the object handover. Human-to-robot handovers can take either of two approaches: (1) direct hand-to-hand or (2) indirect hand-to-placement-to-pick-up. The latter approach ensures minimal contact between the human and robot but can also result in increased idle time due to having to wait for the object to first be placed down on a surface. To minimize such idle time, the robot must preemptively predict the human intent of where the object will be placed. Furthermore, for the robot to preemptively act in any sort of productive manner, predictions and motion planning must occur in real-time. We introduce a novel prediction-planning pipeline that allows the robot to preemptively move towards the human agent’s intended placement location using gaze and gestures as model inputs. In this paper, we investigate the performance and drawbacks of our early intent predictor-planner as well as the practical benefits of using such a pipeline through a human-robot case study.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google