物理人机协作中的神经自适应
机器人学
2023-10-03 v1 人工智能
摘要
用于物理人机协作(pHRC)系统的机器人需要根据若干因素改变其行为与操作方式,例如人类协作者的表现与意图,以及不同人类协作者在机器人操作的碰撞规避与奇异性方面的能力。由于系统的导纳在整个工作空间中是可变的,一种潜在的解决方案是根据操作者的需求来调节交互力并控制参数。为克服此问题,我们展示了一种用于 pHRC 的新型闭环神经自适应框架。我们借助强化学习,以闭环方式应用认知冲突信息,以适应机器人策略,并与开环设置进行比较。实验结果表明,基于闭环的神经自适应框架成功降低了 pHRC 期间的认知冲突水平,从而提升了人机协作的流畅性与直观性。这些结果表明,通过脑电图(EEG)信号实现神经自适应方法用于未来 pHRC 控制系统的可行性。
引用
@article{arxiv.2310.00351,
title = {Neuroadaptation in Physical Human-Robot Collaboration},
author = {Avinash Singh and Dikai Liu and Chin-Teng Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.00351},
year = {2023}
}
备注
Under review