要約
共有ワークスペースでの人間とロボットのコラボレーション (HRC) は、現実世界のロボット アプリケーションにおける一般的なパターンとなっており、大きな研究関心を集めています。
しかし、共有ワークスペースにおけるロボットとのヒューマン・イン・ザ・ループ(HITL)コラボレーションに関する既存の研究のほとんどは、簡素化されたゲーム環境または物理プラットフォームのいずれかで評価されており、限られた現実的な重要性や限られたスケーラビリティの点で不十分です。
将来の研究をサポートするために、私たちは HumanTHOR という具体化されたフレームワークを構築します。これにより、人間が VR デバイスを介してシミュレーション環境で行動し、共有ワークスペースでの HITL コラボレーションをサポートできるようになります。
システムを検証するために、日常のタスクのベンチマークを構築し、2 つのベースライン アルゴリズムを使用して予備的なユーザー調査を実施します。
結果は、ロボットが人間の共同作業を効果的に支援できることを示し、HRC の重要性を示しています。
異なるレベルのベースライン間の比較により、私たちのシステムがロボットの機能を適切に評価し、さまざまなロボット アルゴリズムのベンチマークとして機能できることが確認されます。
実験結果は、この領域にはまだ多くの余地があり、私たちのシステムは共有ワークスペースでの将来の HRC 研究のための予備的な基盤を提供できることも示しています。
シミュレーション環境、実験ビデオ、ベンチマークの説明、追加の補足資料の詳細については、Web サイト https://sites.google.com/view/humanthor/ を参照してください。
要約(オリジナル)
Human-robot collaboration (HRC) in a shared workspace has become a common pattern in real-world robot applications and has garnered significant research interest. However, most existing studies for human-in-the-loop (HITL) collaboration with robots in a shared workspace evaluate in either simplified game environments or physical platforms, falling short in limited realistic significance or limited scalability. To support future studies, we build an embodied framework named HumanTHOR, which enables humans to act in the simulation environment through VR devices to support HITL collaborations in a shared workspace. To validate our system, we build a benchmark of everyday tasks and conduct a preliminary user study with two baseline algorithms. The results show that the robot can effectively assist humans in collaboration, demonstrating the significance of HRC. The comparison among different levels of baselines affirms that our system can adequately evaluate robot capabilities and serve as a benchmark for different robot algorithms. The experimental results also indicate that there is still much room in the area and our system can provide a preliminary foundation for future HRC research in a shared workspace. More information about the simulation environment, experiment videos, benchmark descriptions, and additional supplementary materials can be found on the website: https://sites.google.com/view/humanthor/.
arxiv情報
著者 | Chenxu Wang,Boyuan Du,Jiaxin Xu,Peiyan Li,Di Guo,Huaping Liu |
発行日 | 2024-06-10 17:33:44+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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