iART: Learning from Demonstration for Assisted Robotic Therapy Using LSTM

要約

この論文では、3D軌道追跡タスク中にロボット支援を提供する、ロボット療法用のインテリジェントアシスタント（iART）を紹介します。
セラピストの支援行動を模倣するために、デモンストレーション (LfD) パラダイムから学習する新しい LSTM ベースのロボットを提案します。
iART は、学習した動作を単一の軌道から任意の 3D 形状に一般化できる、軌道に依存しない LfD ルーチンを提供します。
セラピストの行動が学習されると、iART は患者が好みに応じてこの行動を修正できるようにします。
このシステムは、2 分間の 1 回のデモン​​ストレーションのみを必要とし、予測において 91.41% の平均精度を示し、したがってセラピストの支援行動を模倣します。
このシステムは、リアルタイムで安定した支援を提供し、さまざまなタイプの支援行動をうまく再現します。

要約(オリジナル)

In this paper, we present an intelligent Assistant for Robotic Therapy (iART), that provides robotic assistance during 3D trajectory tracking tasks. We propose a novel LSTM-based robot learning from demonstration (LfD) paradigm to mimic a therapist’s assistance behavior. iART presents a trajectory agnostic LfD routine that can generalize learned behavior from a single trajectory to any 3D shape. Once the therapist’s behavior has been learned, iART enables the patient to modify this behavior as per their preference. The system requires only a single demonstration of 2 minutes and exhibits a mean accuracy of 91.41% in predicting, and hence mimicking a therapist’s assistance behavior. The system delivers stable assistance in realtime and successfully reproduces different types of assistance behaviors.

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