Kinematically Constrained Human-like Bimanual Robot-to-Human Handovers

要約

大型、変形しやすい、または繊細な物体を搬送するには、両手による受け渡しが非常に重要です。
この論文では、ロボットから人間へのオブジェクトのシームレスで自然なハンドオーバーを保証するために、運動学的に制約された人間のような両手ロボットの動作を生成するためのフレームワークを提案します。
隠れセミマルコフ モデル (HSMM) を使用して、観察された人間のパートナーの動きに基づいてロボットに適切な応答軌道を反応的に生成します。
軌道はタスク空間の制約に合わせて調整され、正確なハンドオーバーが保証されます。
パイロットスタディの結果は、ベースラインの逆運動学アプローチと比較して、私たちのアプローチがより人間に近いものとして認識されることを示しています。

要約(オリジナル)

Bimanual handovers are crucial for transferring large, deformable or delicate objects. This paper proposes a framework for generating kinematically constrained human-like bimanual robot motions to ensure seamless and natural robot-to-human object handovers. We use a Hidden Semi-Markov Model (HSMM) to reactively generate suitable response trajectories for a robot based on the observed human partner’s motion. The trajectories are adapted with task space constraints to ensure accurate handovers. Results from a pilot study show that our approach is perceived as more human–like compared to a baseline Inverse Kinematics approach.

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