Hands-On Robotics: Enabling Communication Through Direct Gesture Control

要約

効果的なヒューマンロボットインタラクション（HRI）は、ロボットシステムを日常生活にシームレスに統合するための基礎です。
ただし、現在の通信モードでは追加の技術インターフェイスが必要であり、煩雑で間接的な場合があります。
この論文では、ロボットのエンドエフェクタを動かすことによる直接動作ベースの通信を使用する、新しいアプローチを紹介します。
私たちの戦略により、ユーザーは 4 つの異なるジェスチャ、つまり 2 つの握手 (「公式」と「非公式」) と 2 つの文字 (「W」と「S」) を使用してロボットとコミュニケーションできるようになります。
概念実証として、16 人の参加者を対象にユーザー調査を実施し、機械学習分類器をトレーニングするための主観的なエクスペリエンス評価と客観的なデータを収集しました。
私たちの調査結果は、ロボットのエンドエフェクターを動かすことによって実行される 4 つの異なるジェスチャを、ほぼ 100% の精度で区別できることを示しています。
私たちの研究は、将来の HRI インターフェイスの設計に示唆を与え、モーションベースのインタラクションによって人間のオペレーターがロボットと直接通信できるようになり、ハードウェアを追加する必要がなくなることを示唆しています。

要約(オリジナル)

Effective Human-Robot Interaction (HRI) is fundamental to seamlessly integrating robotic systems into our daily lives. However, current communication modes require additional technological interfaces, which can be cumbersome and indirect. This paper presents a novel approach, using direct motion-based communication by moving a robot’s end effector. Our strategy enables users to communicate with a robot by using four distinct gestures — two handshakes (‘formal’ and ‘informal’) and two letters (‘W’ and ‘S’). As a proof-of-concept, we conducted a user study with 16 participants, capturing subjective experience ratings and objective data for training machine learning classifiers. Our findings show that the four different gestures performed by moving the robot’s end effector can be distinguished with close to 100% accuracy. Our research offers implications for the design of future HRI interfaces, suggesting that motion-based interaction can empower human operators to communicate directly with robots, removing the necessity for additional hardware.

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