识别协作操纵中的意图
摘要：协同操纵是固有的多模式性，触觉交流在其中起着核心作用。当由人类执行时，它涉及参与者之间的前后力交换，他们通过这种交换解决可能的冲突并确定他们的角色。现有关于人机协同操纵的研究很大程度上假设机器人跟随人类。但是，为了使机器人达到与人类搭档相同的表现，它需要能够在适当的时候采取主动并领导。要实现这种类似于人类的表现，机器人需要具备以下能力：（1）确定人类的意图，（2）清晰地表达自己的意图，（3）选择其动作，以使双人组达成一致。本研究提出了一种使用力交换识别协同操纵任务中人类意图的框架。基于在人类研究中收集的数据集，我们介绍了一组可以从测量信号中计算出的特征，并报告了一个在我们收集的人-人交互数据上训练的分类器的结果。使用两个指标来评估意图识别器：整体准确度和正确识别转换的能力。所提出的识别器显示了对合作伙伴行动变化和抓握力的变异性以及行走的动态效应的干扰效应的鲁棒性。结果表明，所提出的识别器非常适合在物理交互控制方案中实施。
作者：Zhanibek Rysbek, Ki Hwan Oh and Milos Zefran
论文ID：2308.09177
分类：Robotics
分类简称：cs.RO
提交时间：2023-08-21