Proactive Robot Control for Collaborative Manipulation Using Human Intent

要約

共同操作タスクでは、多くの場合、明示的または暗黙的な通信を使用したネゴシエーションが必要になります。
重要な例は、目標の目的地が一意に指定されていない場合にどこに移動するか、および誰がその動作を主導するかを決定することです。
この研究は、前後の力の交換を通じて、動作の望ましい目的地を伝達する人間の能力によって動機づけられています。
これらの交換には、主導権を握るかパートナーのリードに従うかによって、各参加者に役割を動的に割り当てる機能も備わっています。
この論文では、人間の協力者に動作の目的地を伝え、その動作に応答する際に人間の動作をエミュレートする階層型ロボット制御フレームワークを提案します。
最上位レベルでは、コントローラーは、ロボットの望ましい目標構成に対するさまざまなレベルのコミットメントに対応する一連の有限状態マシンで構成されます。
この制御アーキテクチャは、人間対人間の実験で観察された人間の戦略に大まかに基づいており、重要なコンポーネントは、ロボットが人間の行動に応答するのを支援するリアルタイムの意図認識装置です。
制御フレームワーク、特徴エンジニアリング、意図認識のトレーニング プロセスの詳細について説明します。
提案されたコントローラーは UR10e ロボット (Universal Robots) に実装され、人間による研究を通じて評価されました。
実験では、ロボットが人間の入力を正しく認識して応答し、その意図を明確に伝え、衝突を解決することが示されました。
私たちは成功率を報告し、人体実験との比較を行ってアプローチの有効性を実証します。

要約(オリジナル)

Collaborative manipulation task often requires negotiation using explicit or implicit communication. An important example is determining where to move when the goal destination is not uniquely specified, and who should lead the motion. This work is motivated by the ability of humans to communicate the desired destination of motion through back-and-forth force exchanges. Inherent to these exchanges is also the ability to dynamically assign a role to each participant, either taking the initiative or deferring to the partner’s lead. In this paper, we propose a hierarchical robot control framework that emulates human behavior in communicating a motion destination to a human collaborator and in responding to their actions. At the top level, the controller consists of a set of finite-state machines corresponding to different levels of commitment of the robot to its desired goal configuration. The control architecture is loosely based on the human strategy observed in the human-human experiments, and the key component is a real-time intent recognizer that helps the robot respond to human actions. We describe the details of the control framework, and feature engineering and training process of the intent recognition. The proposed controller was implemented on a UR10e robot (Universal Robots) and evaluated through human studies. The experiments show that the robot correctly recognizes and responds to human input, communicates its intent clearly, and resolves conflict. We report success rates and draw comparisons with human-human experiments to demonstrate the effectiveness of the approach.

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