Giving Sense to Inputs: Toward an Accessible Control Framework for Shared Autonomy

要約

共有された自律性は支援ロボット工学の重要な可能性を提供しますが、2Dコントロール入力を6Dロボットモーションに効果的にマッピングする方法について重要な質問が残っています。
直感的なフレームワークを使用すると、ユーザーが入力の影響を予測する必要がなく、ロボットが期待どおりに応答するように、ユーザーがコマンドを簡単に入力できるようにする必要があります。
この記事では、運河の表面でエンコードされた軌跡に沿って定義された制御フレーム上の動きにジョイスティックの動きをリンクする動的な入力マッピングフレームワークを提案します。
20人の参加者を使用したユーザー調査での方法を評価し、入力マッピングフレームワークがワークロードを減らし、同様のモーションエンコードを使用したベースラインマッピングと比較して使いやすさを向上させることを示しています。
支援シナリオでの展開の準備をするために、アクセス可能なゲームコミュニティからの開発に基づいて、アクセス可能なコントロールインターフェイスを選択しました。
次に、3人の車椅子ユーザーが日常の生活活動と創造的な絵画タスクの両方でロボットを制御した探索的研究でシステムをテストし、ターゲット集団に近いユーザーの実現可能性を示しました。

要約(オリジナル)

While shared autonomy offers significant potential for assistive robotics, key questions remain about how to effectively map 2D control inputs to 6D robot motions. An intuitive framework should allow users to input commands effortlessly, with the robot responding as expected, without users needing to anticipate the impact of their inputs. In this article, we propose a dynamic input mapping framework that links joystick movements to motions on control frames defined along a trajectory encoded with canal surfaces. We evaluate our method in a user study with 20 participants, demonstrating that our input mapping framework reduces the workload and improves usability compared to a baseline mapping with similar motion encoding. To prepare for deployment in assistive scenarios, we built on the development from the accessible gaming community to select an accessible control interface. We then tested the system in an exploratory study, where three wheelchair users controlled the robot for both daily living activities and a creative painting task, demonstrating its feasibility for users closer to our target population.

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