Human-Robot Collaboration for the Remote Control of Mobile Humanoid Robots with Torso-Arm Coordination

要約

最近、多くのヒューマノイドロボットが、病院や支援生活環境など、さまざまな施設にますます配備されています。
それらの運動学的冗長性は、到達可能性と操作性を高め、複雑で乱雑な環境をナビゲートし、幅広いタスクを実行できるようにします。
ただし、この冗長性は、特にロボットのマクロマイクロ構造（胴体と腕）の動きを調整する上で、重要な制御課題をもたらします。
したがって、リモート制御されたモバイルヒューマノイドロボットの胴体と腕を調整するためのさまざまなヒトロボット共同（HRC）方法を提案し、システムの効率とタスクの実行を強化するために自律性と人間の入力のバランスをとることを目指しています。
提案された方法には、ユーザーが手動で胴体の動きを制御する人間が開始するアプローチ、および到達可能性、タスクの目標、または推定された人間の意図などの要因に基づいて、胴体と腕を自律的に調整するロボットによって開始されたアプローチが含まれます。
N = 17の参加者を使用してユーザー調査を実施して、タスクのパフォーマンス、操作性、エネルギー効率の観点から提案されたアプローチを比較し、参加者が好む方法を分析しました。

要約(オリジナル)

Recently, many humanoid robots have been increasingly deployed in various facilities, including hospitals and assisted living environments, where they are often remotely controlled by human operators. Their kinematic redundancy enhances reachability and manipulability, enabling them to navigate complex, cluttered environments and perform a wide range of tasks. However, this redundancy also presents significant control challenges, particularly in coordinating the movements of the robot’s macro-micro structure (torso and arms). Therefore, we propose various human-robot collaborative (HRC) methods for coordinating the torso and arm of remotely controlled mobile humanoid robots, aiming to balance autonomy and human input to enhance system efficiency and task execution. The proposed methods include human-initiated approaches, where users manually control torso movements, and robot-initiated approaches, which autonomously coordinate torso and arm based on factors such as reachability, task goal, or inferred human intent. We conducted a user study with N=17 participants to compare the proposed approaches in terms of task performance, manipulability, and energy efficiency, and analyzed which methods were preferred by participants.

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