Disentangling Coordiante Frames for Task Specific Motion Retargeting in Teleoperation using Shared Control and VR Controllers

要約

テレオ操作のタスク完了時間に関してのタスクのパフォーマンスは、タスクを直接行う人間と比較して、まだはるかに遅れています。
これに対する大きな影響の1つは、変換とアラインメントを実行する人間の能力です。これは、視点とモーションリターゲティング戦略によって直接影響を受けます。
最新のテレオ操作システムでは、通常、モーションリターゲティングは、1回限りのキャリブレーションまたはスイッチングモードを通じて実装されます。
連結したねじ込みのような複雑なタスクは、オペレーターが（ミラーなど）回転および翻訳入力コマンドを揃える必要があるため、難しい場合があります。
最近の研究では、翻訳と回転の分離がタスクのパフォーマンスの向上につながることが示されています。
この作業は、翻訳入力コマンドと回転入力コマンドを分離する正式なモーションリターゲティング方法を提案します。
この方法は、最適な制御ベースの軌道プランナーに含まれ、UR5Eマニピュレーターで動作することが示されます。

要約(オリジナル)

Task performance in terms of task completion time in teleoperation is still far behind compared to humans conducting tasks directly. One large identified impact on this is the human capability to perform transformations and alignments, which is directly influenced by the point of view and the motion retargeting strategy. In modern teleoperation systems, motion retargeting is usually implemented through a one time calibration or switching modes. Complex tasks, like concatenated screwing, might be difficult, because the operator has to align (e.g. mirror) rotational and translational input commands. Recent research has shown, that the separation of translation and rotation leads to increased task performance. This work proposes a formal motion retargeting method, which separates translational and rotational input commands. This method is then included in a optimal control based trajectory planner and shown to work on a UR5e manipulator.

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