适应个体差异的视障人士导盲系统
机器人学
2023-04-18 v1
摘要
导盲机器人不仅能像其他导盲工具一样检测近距障碍物，还能在决策时扩展感知范围以认知环境。然而，大多数现有工作过度简化了人类智能体与机器人之间的交互，忽视了个体间差异，导致不同用户体验不佳。为解决该问题，我们提出一种数据驱动的导盲系统以应对个体差异所放大的影响。在我们的导盲系统中，我们设计了基于深度神经网络的人类运动预测器（HMP）与机器人动力学模型（RDM），其中时间卷积网络（TCN）被验证具有最佳性能，用于预测不同人类智能体与机器人之间交互的差异。为训练模型，我们收集了记录不同人类智能体交互行为的数据集。此外，给定特定用户的预测信息，我们提出一种路径点选择器，使机器人自然适应用户状态变化（主要体现在行走速度上）。我们将模型性能与先前工作比较，取得了显著改进。在此基础上，我们的导盲系统展示出对不同人类智能体的良好适应性。我们的导盲系统部署于真实四足机器人上以验证实用性。
引用
@article{arxiv.2304.07494,
title = {BVIP Guiding System with Adaptability to Individual Differences},
author = {Yibo Zhou and Dongfei Cui and Xiangming Dong and Zongkai Wu and Zhenyu Wei and Donglin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.07494},
year = {2023}
}
备注
Submitted to IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN) 2023