Hierarchical Intention Tracking with Switching Trees for Real-Time Adaptation to Dynamic Human Intentions during Collaboration

要約

共同作業中、人間の行動は、タスクシーケンスの好みや相互作用戦略など、時間とともに進化する複数のレベルの意図によって導かれます。
これらの変化する好みに適応し、不正確な推定を迅速に修正するために、共同ロボットはこれらの動的な人間の意図をリアルタイムで正確に追跡する必要があります。
コラボレーションロボットの階層意図追跡（HIT）アルゴリズムを提案して、ダイナミックで階層的な人間の意図をリアルタイムで効果的に追跡します。
ヒットは、人間の意図を任意の深さを持つ意図の木として表し、ベイジアンフィルタリング、上向きの測定伝播、およびあらゆるレベルで下向きの後方伝播によって人間の意図を確率的に追跡します。
インタラクションタスクと検証タスクツリーを動的に切り替えるヒットベースのロボットシステムを開発し、コラボレーションアセンブリタスクを作成し、ロボットが3つのレベルで人間の意図を効果的に調整できるようにします：タスクレベル（サブタスクの目標位置）、インタラクションレベル（ロボットとのエンゲージメントモード）、および検証レベル（確認または修正意図認識）。
当社のユーザー調査によると、当社のヒットベースの共同ロボットシステムは、安全性とタスクの完了を確保しながら、効率、物理的ワークロード、ユーザーの快適性のバランスをとることにより、既存のコラボレーションロボットソリューションを上回ることが示されています。
実験後の調査では、ヒットベースのシステムがユーザーの信頼を高め、複数のレベルでの人間の意図の効果的な理解を通じてユーザーのタスクの流れの中断を最小限に抑えることをさらに明らかにしています。

要約(オリジナル)

During collaborative tasks, human behavior is guided by multiple levels of intentions that evolve over time, such as task sequence preferences and interaction strategies. To adapt to these changing preferences and promptly correct any inaccurate estimations, collaborative robots must accurately track these dynamic human intentions in real time. We propose a Hierarchical Intention Tracking (HIT) algorithm for collaborative robots to track dynamic and hierarchical human intentions effectively in real time. HIT represents human intentions as intention trees with arbitrary depth, and probabilistically tracks human intentions by Bayesian filtering, upward measurement propagation, and downward posterior propagation across all levels. We develop a HIT-based robotic system that dynamically switches between Interaction-Task and Verification-Task trees for a collaborative assembly task, allowing the robot to effectively coordinate human intentions at three levels: task-level (subtask goal locations), interaction-level (mode of engagement with the robot), and verification-level (confirming or correcting intention recognition). Our user study shows that our HIT-based collaborative robot system surpasses existing collaborative robot solutions by achieving a balance between efficiency, physical workload, and user comfort while ensuring safety and task completion. Post-experiment surveys further reveal that the HIT-based system enhances the user trust and minimizes interruptions to user’s task flow through its effective understanding of human intentions across multiple levels.

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