共有自律性によるロボットコンベンションのコミュニケーション【JST・京大機械翻訳】

Jonnavittula Ananth; Losey Dylan P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214051027188 整理番号：22P0293752

共有自律性によるロボットコンベンションのコミュニケーション【JST・京大機械翻訳】

Communicating Robot Conventions through Shared Autonomy

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発行年： 2022年02月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

人間がロボットアームを制御するとき,これらのロボットはしばしば人間の望ましいタスクを推論する必要がある。支援的遠隔操作と共有自律性に関する以前の研究は,ロボットが人間のジョイスティック入力に基づく望ましいタスクをいかに決定できるかを探査した。この推論を行うため,ロボットはジョイスティック入力と離散タスクの間の内部マッピングに依存する:例えば,ジョイスティック左を押すことは,ヒトがプレートを望み,一方,ジョイスティック右を押すことはカップを指示することを示している。このアプローチは,ロボットがそれらの入力をいかに解釈するか,しかし,試行錯誤を通してこれらのマッピングをまだ学習しなくて,タスクと入力の間のロボットマッピングが,慣習的であると認識する。ロボットが人間を受動的に待つというよりも,ロボットが利用できるという,複数の,等しく効率的な慣習があり,ロボットが,その選択した規則を能動的に明らかにする共有自律性アプローチを導入した。反復した相互作用を通して,ロボットは,アームの運動を介入し,また,現在のタスクを支援しながら,より効率的な入力を示す。このアプローチを最先端の基準線に比較すると,ユーザは自分自身によって,また書かれた命令を同定しなければならない。著者らのユーザ研究結果は,ロボット行動を修正して,その慣習性を明らかにすることは,ベースラインよりも優れ,人間がロボットを管理する時間の量を減らすことを示した。ここでは,著者らのユーザ研究のSeeビデオ:https://youtu.be/jROTVOp469I;【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御 , ロボットの設計・製造・構造要素

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