GeoSACS: Geometric Shared Autonomy via Canal Surfaces

要約

自律性共有 (SA) のための幾何学的フレームワークである GeoSACS を紹介します。
変化する環境では、SA メソッドを使用してロボットの機能とリアルタイムの人間の入力を組み合わせて、人間の物理的なタスクの負担を軽減できます。
直感性を維持するには、人間の入力の要件を簡素化する (つまり、次元を減らす) と役立つ場合があります。これにより、大量のデータを必要とせずに、低次元の人間の入力をロボットの高次元の制御空間にマッピングすることが困難になります。
私たちは、運河面上に GeoSACS を構築しました。これは、わずか 2 回のデモン​​ストレーションから、運河としての潜在的なロボットの軌道を表す幾何学的フレームワークです。
GeoSACS は、この運河の断面にユーザーによる修正をマッピングして、効率的な SA フレームワークを提供します。
運河の表面を拡張して方向を考慮し、ユーザー入力からロボットの動きへの直感的なマッピングをサポートするために制御フレームを更新します。
最後に、ロボットが洗濯物を洗濯機に入れる複雑な操作タスクを含む 2 つの予備研究で GeoSACS を実証します。

要約(オリジナル)

We introduce GeoSACS, a geometric framework for shared autonomy (SA). In variable environments, SA methods can be used to combine robotic capabilities with real-time human input in a way that offloads the physical task from the human. To remain intuitive, it can be helpful to simplify requirements for human input (i.e., reduce the dimensionality), which create challenges for to map low-dimensional human inputs to the higher dimensional control space of robots without requiring large amounts of data. We built GeoSACS on canal surfaces, a geometric framework that represents potential robot trajectories as a canal from as few as two demonstrations. GeoSACS maps user corrections on the cross-sections of this canal to provide an efficient SA framework. We extend canal surfaces to consider orientation and update the control frames to support intuitive mapping from user input to robot motions. Finally, we demonstrate GeoSACS in two preliminary studies, including a complex manipulation task where a robot loads laundry into a washer.

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