A Delay Compensation Framework Based on Eye-Movement for Teleoperated Ground Vehicles

要約

通信遅延による遠隔操作地上車両の操縦性低下を軽減するために、眼球運動に基づく予測軌道誘導制御（ePTGC）が提案されている。
遅延に対する人間の敏感さは、地上車両遠隔操作システムのパフォーマンス低下の主な原因です。
提案されたフレームワークは、目の動きから人間の意図を抽出します。
次に、それをコンテキスト上の制約と組み合わせて、意図に準拠した誘導軌道を生成し、それを使用して車両を直接制御します。
このアプローチの利点は、生成された軌道を使用して車両を誘導することにより、遠隔操作者が直接制御ループから外され、遅延に対する悪影響が軽減されることです。
予測範囲が遅延を超える限り、遅延は補償できます。
ヒューマンインループシミュレーションプラットフォームは、提案された方法の遠隔操作パフォーマンスをさまざまな遅延レベルで評価するように設計されています。
結果は反復測定 ANOVA によって分析され、提案された方法が大きな遅延レベル (>200 ミリ秒) での操作性と認知的負担を大幅に改善することが示されています。
全体的なパフォーマンスも、視線移動機能を使用しない PTGC よりもはるかに優れています。

要約(オリジナル)

An eye-movement-based predicted trajectory guidance control (ePTGC) is proposed to mitigate the maneuverability degradation of a teleoperated ground vehicle caused by communication delays. Human sensitivity to delays is the main reason for the performance degradation of a ground vehicle teleoperation system. The proposed framework extracts human intention from eye-movement. Then, it combines it with contextual constraints to generate an intention-compliant guidance trajectory, which is then employed to control the vehicle directly. The advantage of this approach is that the teleoperator is removed from the direct control loop by using the generated trajectories to guide vehicle, thus reducing the adverse sensitivity to delay. The delay can be compensated as long as the prediction horizon exceeds the delay. A human-in-loop simulation platform is designed to evaluate the teleoperation performance of the proposed method at different delay levels. The results are analyzed by repeated measures ANOVA, which shows that the proposed method significantly improves maneuverability and cognitive burden at large delay levels (>200 ms). The overall performance is also much better than the PTGC which does not employ the eye-movement feature.

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