EVE: Enabling Anyone to Train Robots using Augmented Reality

要約

ロボット ハードウェアの手頃な価格の増加により、ロボットの日常活動への統合が加速しています。
ただし、タスクを自動化するためにロボットをトレーニングするには、トレーニングを受けたヒューマン アノテーターが物理的なロボットを移動させてトレーニングする場合に、高価な軌跡データが必要になります。
したがって、ロボットにアクセスできる人だけがロボットを訓練するためのデモンストレーションを作成します。
この取り組みでは、物理的なロボットを必要とせずに、日常のユーザーが直観的な拡張現実視覚化を使用してロボットをトレーニングできるようにする iOS アプリ EVE を使用して、この制限を取り除きます。
EVE を使用すると、ユーザーは手でウェイポイントを指定し、環境に障害物がないか視覚的に検査し、既存のウェイポイントを変更し、収集された軌道を確認することでデモンストレーションを収集できます。
3 つの一般的な卓上タスクからなるユーザー調査 (N=14、D=30) では、EVE は成功率で 3 つの最先端のインターフェイスを上回り、完了時間は運動感覚教育 (物理的なロボットを物理的に動かす) に匹敵しました。
、使いやすさ、モーション意図のコミュニケーション、楽しさ、好み（平均 p = 0.30）。
EVE を使用すると、ユーザーはデスク用品の仕分け、食材の整理、ボードゲームのセットアップなど、パーソナライズされたタスクに合わせてロボットをトレーニングできます。
最後に、ロボット向けの将来の AR ベースのデモンストレーション収集システムの制限と設計上の考慮事項を列挙します。

要約(オリジナル)

The increasing affordability of robot hardware is accelerating the integration of robots into everyday activities. However, training a robot to automate a task requires expensive trajectory data where a trained human annotator moves a physical robot to train it. Consequently, only those with access to robots produce demonstrations to train robots. In this work, we remove this restriction with EVE, an iOS app that enables everyday users to train robots using intuitive augmented reality visualizations, without needing a physical robot. With EVE, users can collect demonstrations by specifying waypoints with their hands, visually inspecting the environment for obstacles, modifying existing waypoints, and verifying collected trajectories. In a user study (N=14, D=30) consisting of three common tabletop tasks, EVE outperformed three state-of-the-art interfaces in success rate and was comparable to kinesthetic teaching-physically moving a physical robot-in completion time, usability, motion intent communication, enjoyment, and preference (mean of p=0.30). EVE allows users to train robots for personalized tasks, such as sorting desk supplies, organizing ingredients, or setting up board games. We conclude by enumerating limitations and design considerations for future AR-based demonstration collection systems for robotics.

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