A Shared Control Approach Based on First-Order Dynamical Systems and Closed-Loop Variable Stiffness Control

要約

この論文では、新しい学習ベースの共有制御フレームワークを紹介します。
このフレームワークは、必要な参照モーションを提供するモーション ジェネレーターとして一次動的システム (DS) を導入し、触覚ガイダンス用の可変剛性動的システム (VSDS) \cite{chen2021closed} を導入します。
共同タスクの実行中に人間の状態と自動的に同期するというコントローラーの固有の機能に加えて、権限の割り当て、ローカル モーションの改善を実現するために、コントローラーのいくつかの機能を形成する方法を示します。
遠隔操作のタスク シナリオでアプローチを検証し、タスク シナリオの変化や環境の変化によってタスクの知識を更新する必要がある状況に対処するフレームワークの機能も示します。
最後に、ユーザー調査を実施して、目標到達タスクにおけるガイダンス生成用の VSDS コントローラーのパフォーマンスを 2 つの最先端のコントローラーと比較しました。
結果は、VSDS コントローラーがすべての条件の中でタスク実行の成功率が最も高いことを示しています。
さらに、当社の VSDS コントローラーは実行時間とタスクの負荷を大幅に削減するのに役立ち、参加者によって最も好ましいコントローラーとして選ばれました。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a novel learning-based shared control framework. This framework deploys first-order Dynamical Systems (DS) as motion generators providing the desired reference motion, and a Variable Stiffness Dynamical Systems (VSDS) \cite{chen2021closed} for haptic guidance. We show how to shape several features of our controller in order to achieve authority allocation, local motion refinement, in addition to the inherent ability of the controller to automatically synchronize with the human state during joint task execution. We validate our approach in a teleoperated task scenario, where we also showcase the ability of our framework to deal with situations that require updating task knowledge due to possible changes in the task scenario, or changes in the environment. Finally, we conduct a user study to compare the performance of our VSDS controller for guidance generation to two state-of-the-art controllers in a target reaching task. The result shows that our VSDS controller has the highest successful rate of task execution among all conditions. Besides, our VSDS controller helps reduce the execution time and task load significantly, and was selected as the most favorable controller by participants.

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