基于调度与示教的多机器人协同共享自治

共享自治方法由人类操作员与机械臂协同工作，已使机器人能够完成一系列复杂且高度可变的任务。现有工作主要关注单个人类与单个机器人共享自治。相比之下，本文提出一种多机器人共享自治方法，使一名操作员能够跨两个并行完成同一任务的协同机器人提供实时修正。与多个机器人共享自治带来了根本性挑战。人类一次只能修正一个机器人，且若无协调，人类可能在长时间内处于空闲状态。为此，我们开发了一种使机器人学习运动对齐以最佳利用人类专长的方法。我们的核心思想是利用示教学习（LfD）与时间扭曲，根据机器人可能需要协助的时刻来调度其运动。我们的方法利用操作员示教中的变异性来识别共享自治期间操作员可能施加的修正类型，借助示教中任务执行速度的可变性辅助调度，并迭代估计修正所需时刻的可能性，以确保仅有一个机器人在执行需要协助的动作。通过初步研究，我们表明该方法可通过迭代估计各机器人可能需要协助的时间并生成优化调度，使操作员能在此期间向各机器人提供修正，从而减少打磨的预定时间。