Sketch Interface for Teleoperation of Mobile Manipulator to Enable Intuitive and Intended Operation: A Proof of Concept

要約

ロボット工学の最近の進歩は、人間とロボットの間の効果的なコラボレーションの必要性を強調しています。
従来のインターフェイスは、ロボットの自律性と人間の監視のバランスをとるのに苦労しており、モバイル操作などの複雑なタスクでの実用的なアプリケーションを制限しています。
この研究の目的は、モバイルマニピュレーターがユーザーが提供するスケッチを自律的に解釈し、負担を最小限に抑えながらユーザーエクスペリエンスを強化できるようにする直感的なインターフェイスを開発することを目的としています。
機械学習アルゴリズムを使用してスケッチを処理するWebベースのアプリケーションを実装し、いつでもどこでも使用するモバイルデバイスでインターフェイスにアクセスできるようにしました。
最初の検証では、27の選択された操作とナビゲーションタスクについてユーザーが描いた自然なスケッチを調べ、スケッチの指示に関連する傾向に関する洞察を得ました。
2番目の検証では、5つの把握タスクを使用した比較実験が含まれ、スケッチインターフェイスがワークロードを減らし、従来の軸制御インターフェイスと比較して直感性を高めることを示しています。
これらの調査結果は、提案されたスケッチインターフェイスがモバイルマニピュレーターの効率を改善し、さまざまなアプリケーションで直感的なヒューマンロボットコラボレーションを統合するための新しい道を開くことを示唆しています。

要約(オリジナル)

Recent advancements in robotics have underscored the need for effective collaboration between humans and robots. Traditional interfaces often struggle to balance robot autonomy with human oversight, limiting their practical application in complex tasks like mobile manipulation. This study aims to develop an intuitive interface that enables a mobile manipulator to autonomously interpret user-provided sketches, enhancing user experience while minimizing burden. We implemented a web-based application utilizing machine learning algorithms to process sketches, making the interface accessible on mobile devices for use anytime, anywhere, by anyone. In the first validation, we examined natural sketches drawn by users for 27 selected manipulation and navigation tasks, gaining insights into trends related to sketch instructions. The second validation involved comparative experiments with five grasping tasks, showing that the sketch interface reduces workload and enhances intuitiveness compared to conventional axis control interfaces. These findings suggest that the proposed sketch interface improves the efficiency of mobile manipulators and opens new avenues for integrating intuitive human-robot collaboration in various applications.

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