辅助其他机器人的外部机器人或传感器的最佳视点
机器人学
2021-09-01 v2
摘要
本工作建立了机器人执行任务时不同外部视点价值的模型。当前实践做法是使用遥操作辅助机器人提供主机器人执行任务的视角；然而，视点的选择是临时的，并不总能带来性能提升。本研究应用心理运动方法，利用吉布森可供性（Gibsonian affordances）建立外部视点相对质量的模型。在该方法中，可供性的视点根据人类操作者的心理运动行为进行评级，并聚类为具有等价价值的视点流形。在一项针对4种可供性（可达性、可通行性、可操作性、可穿越性）的研究中，使用两个机器人的计算机模拟器，由31名专家机器人操作者对30个视点的价值进行了量化。利用凝聚层次聚类将具有相似价值的相邻视点聚类为分级流形。结果通过证实存在统计显著性不同的视点价值流形、视点价值统计显著依赖于可供性、以及视点价值与机器人无关，表明了基于可供性方法的有效性。此外，每种可供性的最佳流形在性能上带来统计显著改善，且具有较大的Cohen's d效应量（1.1–2.3）（将时间缩短14%–59%，错误减少87%–100%），并较最差流形改善了性能波动。该模型将实现辅助机器人最佳可能视点的自主选择与路径规划。
引用
@article{arxiv.2007.10452,
title = {Best Viewpoints for External Robots or Sensors Assisting Other Robots},
author = {Jan Dufek and Xuesu Xiao and Robin R. Murphy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.10452},
year = {2021}
}
备注
https://ieeexplore.ieee.org/document/9481772