A Unified Framework for Probabilistic Dynamic-, Trajectory- and Vision-based Virtual Fixtures

要約

確率的仮想備品（VFS）により、学習または知覚された不確実性に基づいて、タスクの各フェーズに最も適した触覚フィードバックの適応選択を可能にします。
たとえば、人間をループに維持することは、高い精度を確保するために、特定のタスクフェーズの部分的な自動化を確保するために不可欠なままです。
手動の備品、半自動化された備品（人間の取り扱いの正確なタスクを備えた）、および完全な自律性をシームレスに切り替える確率的VFの統一されたフレームワークを提示します。
粗いガイダンス用の新しい確率的動的システムベースのVFを導入し、ロボットが人間のオペレーターをループに保ちながら、特定のタスクフェーズを自律的に完了できるようにします。
正確なガイダンスを必要とするタスクについては、自動化を備えた確率的位置ベースの軌跡備品を、シームレスな人間の相互作用、幾何学的認識と最適なインピーダンスゲインを可能にします。
非常に正確なガイダンスを必要とする手動タスクについては、同じジオメトリ認識とインピーダンスの動作を備えた視覚サーボフィクスチャーも拡張します。
さまざまなロボットでアプローチを実験的に検証し、複数の操作モードとプログラミングフィクスチャの容易さを紹介します。

要約(オリジナル)

Probabilistic Virtual Fixtures (VFs) enable the adaptive selection of the most suitable haptic feedback for each phase of a task, based on learned or perceived uncertainty. While keeping the human in the loop remains essential, for instance, to ensure high precision, partial automation of certain task phases is critical for productivity. We present a unified framework for probabilistic VFs that seamlessly switches between manual fixtures, semi-automated fixtures (with the human handling precise tasks), and full autonomy. We introduce a novel probabilistic Dynamical System-based VF for coarse guidance, enabling the robot to autonomously complete certain task phases while keeping the human operator in the loop. For tasks requiring precise guidance, we extend probabilistic position-based trajectory fixtures with automation allowing for seamless human interaction as well as geometry-awareness and optimal impedance gains. For manual tasks requiring very precise guidance, we also extend visual servoing fixtures with the same geometry-awareness and impedance behaviour. We validate our approach experimentally on different robots, showcasing multiple operation modes and the ease of programming fixtures.

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