基于人机交互中注视固定的自然抓握意图识别
机器人学
2020-12-17 v1 人机交互
摘要
眼动与肢体动作密切相关，因此可用于推断运动意图。更重要的是，在某些情况下，眼动是患有严重运动障碍的瘫痪及受损患者与环境进行交流和交互的唯一途径。尽管如此，作为一种意图识别方法，眼动追踪技术的应用情景仍十分有限。本文的目标是达成一种基于注视的自然抓握意图识别方法，使手部运动障碍用户能够通过直接注视感兴趣物体来直观表达其想执行的任务。为此，我们设计实验以研究不同任务中注视的关系。我们从这些关系提出若干量化特征并作统计性分析。随后我们设计了一种自然的抓握意图识别方法。实验结果证明，所提方法在训练物体上的抓握意图识别准确率超过 89%。当该方法扩展应用于训练集未包含的物体时，平均准确率超过 85%。实际环境中的抓握实验验证了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2012.08703,
title = {Natural grasp intention recognition based on gaze fixation in human-robot interaction},
author = {Bo Yang and Jian Huang and Xiaolong Li and Xinxing Chen and Caihua Xiong and Yasuhisa Hasegawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.08703},
year = {2020}
}