Shared Affordance-awareness via Augmented Reality for Proactive Assistance in Human-robot Collaboration

要約

人間とロボットが効果的にコラボレーションできるようにするには、目的を持ったコミュニケーションと互いのアフォーダンスの理解が必要です。
人間とロボットのコラボレーションにおけるこれまでの研究では、人間のアフォーダンス、つまり現在の状況における人間の行動の可能性に関する知識が自律ロボットの意思決定に組み込まれてきました。
この「アフォーダンス認識」は、単独でタスクを完了できない人をいつ、どのように支援するかを知る必要があるサービス ロボットにとって特に有望です。
しかし、ロボットは多くの一般的なタスクを自律的に実行するにはまだ不十分です。
この進行中の論文では、アフォーダンス認識の共有表現を通じて人間と積極的に関わることで、支援ロボットの能力のギャップを埋める拡張現実 (AR) フレームワークを提案します。
AR ヘッドセットを装着した人間とロボットに装備されたセンサーからのさまざまな視点を活用して、共有環境の知覚表現とそれぞれのエージェント アフォーダンスのモデル領域を構築できます。
AR インターフェイスを使用すると、両方のエージェントが相互にアフォーダンスを通信したり、アフォーダンス領域外でアクションを実行しようとするときに支援を求めたりすることもできます。
この論文では、提案されたフレームワークの主なコンポーネントを示し、家庭内の清掃作業の実験を通じてその可能性について議論します。

要約(オリジナル)

Enabling humans and robots to collaborate effectively requires purposeful communication and an understanding of each other’s affordances. Prior work in human-robot collaboration has incorporated knowledge of human affordances, i.e., their action possibilities in the current context, into autonomous robot decision-making. This ‘affordance awareness’ is especially promising for service robots that need to know when and how to assist a person that cannot independently complete a task. However, robots still fall short in performing many common tasks autonomously. In this work-in-progress paper, we propose an augmented reality (AR) framework that bridges the gap in an assistive robot’s capabilities by actively engaging with a human through a shared affordance-awareness representation. Leveraging the different perspectives from a human wearing an AR headset and a robot’s equipped sensors, we can build a perceptual representation of the shared environment and model regions of respective agent affordances. The AR interface can also allow both agents to communicate affordances with one another, as well as prompt for assistance when attempting to perform an action outside their affordance region. This paper presents the main components of the proposed framework and discusses its potential through a domestic cleaning task experiment.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google