Collaborative Object Handover in a Robot Crafting Assistant

要約

ロボットは、人々と一緒に作業しており、レストランでお客様に食べ物を届けたり、組立ラインで労働者を支援したりしています。
これらのシナリオには、多くの場合、人とロボットの間のオブジェクトハンドオーバーが含まれます。
安全で効率的な人間ロボットコラボレーション（HRC）を達成するには、ロボットのハンドオーバー戦略に人間のコンテキストを組み込むことが重要です。
したがって、この作業では、自然主義的なクラフトタスクで収集された人間の操作データで訓練された共同ハンドオーバーモデルを開発します。
このモデルのパフォーマンスを評価するために、トレーニングデータセットで交差検証実験と、同じHRCクラフトタスクでユーザー調査を実施します。
自律的なハンドオーバーポリシーのハンドオーバーエピソードとユーザー認識は、人間のテレオ蒸発ハンドオーバーのエピソードと比較されました。
相互検証の実験とユーザーの調査では、自律政策が共同ハンドオーバーを成功裏に達成したことが示されていますが、ヒトの耐動との比較により、さらなる改善の手段が明らかになりました。

要約(オリジナル)

Robots are increasingly working alongside people, delivering food to patrons in restaurants or helping workers on assembly lines. These scenarios often involve object handovers between the person and the robot. To achieve safe and efficient human-robot collaboration (HRC), it is important to incorporate human context in a robot’s handover strategies. Therefore, in this work, we develop a collaborative handover model trained on human teleoperation data collected in a naturalistic crafting task. To evaluate the performance of this model, we conduct cross-validation experiments on the training dataset as well as a user study in the same HRC crafting task. The handover episodes and user perceptions of the autonomous handover policy were compared with those of the human teleoperated handovers. While the cross-validation experiment and user study indicate that the autonomous policy successfully achieved collaborative handovers, the comparison with human teleoperation revealed avenues for further improvements.

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