Beyond Visuals: Investigating Force Feedback in Extended Reality for Robot Data Collection

要約

この作業では、強制フィードバックが拡張現実（XR）設定内のロボットデータ収集のさまざまな側面にどのように影響するかを探ります。
フォースフィードバックは、連絡先が豊富な情報を提供することにより、拡張現実（XR）でのユーザーエクスペリエンスを強化することが証明されています。
ただし、ロボットデータ収集への影響は、ロボットコミュニティであまり注目されていません。
このペーパーでは、XRのデータ収集中のフォースフィードバックの影響に関する広範なユーザー調査を実施することにより、この欠点について説明します。
触覚フィードバック機能を備えた、2つのXRベースのロボット制御インターフェイス、運動感覚教育とモーションコントローラーを拡張しました。
ユーザー調査は、単純なピックプレイスから複雑なPEGアセンブルまでの範囲の操作タスクを使用して実施され、正確な操作が必要です。
評価は、特に高精度の操作を必要とするタスクで、強制フィードバックがタスクのパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスを強化することを示しています。
これらの改善は、ロボット制御インターフェイスとタスクの複雑さによって異なります。
このペーパーでは、さまざまな要因がフォースフィードバックの影響にどのように影響するかについての新しい洞察を提供します。

要約(オリジナル)

This work explores how force feedback affects various aspects of robot data collection within the Extended Reality (XR) setting. Force feedback has been proved to enhance the user experience in Extended Reality (XR) by providing contact-rich information. However, its impact on robot data collection has not received much attention in the robotics community. This paper addresses this shortcoming by conducting an extensive user study on the effects of force feedback during data collection in XR. We extended two XR-based robot control interfaces, Kinesthetic Teaching and Motion Controllers, with haptic feedback features. The user study is conducted using manipulation tasks ranging from simple pick-place to complex peg assemble, requiring precise operations. The evaluations show that force feedback enhances task performance and user experience, particularly in tasks requiring high-precision manipulation. These improvements vary depending on the robot control interface and task complexity. This paper provides new insights into how different factors influence the impact of force feedback.

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