人形机器人上用于人机交互的紧凑型实时避障
机器人学
2018-01-18 v1
摘要
随着机器人离开工厂进入受控较少的环境，并可能与人类共享空间，安全性至关重要，而对身体表面及周围环境的多模态感知是基础。受人类周围个人空间表征的启发，我们在人形机器人上提出了一个动态维持此类保护性安全区的框架，其由以下主要组件构成：(i) 采用基于深度学习的算法进行人体2D关键点估计的流程，此处利用视差扩展至3D；(ii) 围绕机器人身体部件分布的周围个人空间表征；(iii) 一个到达控制器，可实时将进入机器人安全区的所有障碍物纳入任务中。初步实验表明，机器人与人体部件之间保持了有效的安全裕度。所提出的方案灵活且通用，因为围绕单个机器人和人体部件的安全区可被选择性调节——此处我们展示了对人体头部相较于身体其余部分更强的避让。我们的系统以实时方式工作且自给自足，无需外部传感设备，仅使用机载相机。
引用
@article{arxiv.1801.05671,
title = {Compact Real-time avoidance on a Humanoid Robot for Human-robot Interaction},
author = {Dong Hai Phuong Nguyen and Matej Hoffmann and Alessandro Roncone and Ugo Pattacini and Giorgio Metta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.05671},
year = {2018}
}