GeoSACS：基于管道曲面的几何共享自主
机器人学
2024-04-16 v1
摘要
我们引入了GeoSACS，一个用于共享自主（SA）的几何框架。在可变环境中，SA方法可用于将机器人能力与实时人类输入相结合，从而减轻人类执行物理任务的负担。为了保持直观性，简化人类输入的要求（即降低维度）会有所帮助，但这带来了在不需要大量数据的情况下将低维人类输入映射到机器人高维控制空间的挑战。我们基于管道曲面构建了GeoSACS，这是一种几何框架，仅需两次演示即可将潜在的机器人轨迹表示为一条管道。GeoSACS将用户对该管道横截面的修正进行映射，以提供高效的SA框架。我们扩展了管道曲面以考虑方向，并更新了控制坐标系，以支持从用户输入到机器人运动的直观映射。最后，我们在两项初步研究中展示了GeoSACS，包括一项机器人将衣物放入洗衣机的复杂操作任务。
引用
@article{arxiv.2404.09584,
title = {GeoSACS: Geometric Shared Autonomy via Canal Surfaces},
author = {Shalutha Rajapakshe and Atharva Dastenavar and Michael Hagenow and Jean-Marc Odobez and Emmanuel Senft},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.09584},
year = {2024}
}
备注
8 pages