Versatile Demonstration Interface: Toward More Flexible Robot Demonstration Collection

要約

デモンストレーションから学習するためのこれまでの方法では、遠隔操作、運動感覚の指導、自然なデモンストレーションなど、人間がロボットに動作を教えるためのいくつかのアプローチが利用されていました。
しかし、これまでの研究では、複数の種類のデモンストレーションを可能にする、より一般的なインターフェイスを検討したものはほとんどありませんでした。
人間のデモンストレーターの好みやタスクの特性が多様であることを考慮すると、複数のタイプのデモンストレーションを可能にする柔軟なツールが、より広範なロボット スキルのトレーニングに不可欠となる可能性があります。
この研究では、3 つの一般的なタイプのデモンストレーションの収集を簡素化する協働ロボット用のアタッチメントである Versatile Demonstration Interface (VDI) を提案します。
産業環境で柔軟に導入できるように設計された当社のツールは、環境に追加の機器を必要としません。
私たちのプロトタイプインターフェイスは、視覚、力感知、状態追跡（ロボットの固有受容や AprilTag 追跡など）の組み合わせを通じて人間のデモンストレーションをキャプチャします。
製造専門家とともに地元の製造イノベーション センターにプロトタイプ VDI を導入したユーザー調査を通じて、代表的な産業タスクにおけるプロトタイプの有効性を実証しました。
私たちの調査で得られた相互作用により、VDI のさまざまな産業ユースケース、デモンストレーションの好みとタスク基準の間の明確な関係、将来のツール設計のための洞察が明らかになりました。

要約(オリジナル)

Previous methods for Learning from Demonstration leverage several approaches for a human to teach motions to a robot, including teleoperation, kinesthetic teaching, and natural demonstrations. However, little previous work has explored more general interfaces that allow for multiple demonstration types. Given the varied preferences of human demonstrators and task characteristics, a flexible tool that enables multiple demonstration types could be crucial for broader robot skill training. In this work, we propose Versatile Demonstration Interface (VDI), an attachment for collaborative robots that simplifies the collection of three common types of demonstrations. Designed for flexible deployment in industrial settings, our tool requires no additional instrumentation of the environment. Our prototype interface captures human demonstrations through a combination of vision, force sensing, and state tracking (e.g., through the robot proprioception or AprilTag tracking). Through a user study where we deployed our prototype VDI at a local manufacturing innovation center with manufacturing experts, we demonstrated the efficacy of our prototype in representative industrial tasks. Interactions from our study exposed a range of industrial use cases for VDI, clear relationships between demonstration preferences and task criteria, and insights for future tool design.

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