优化人类演示中接触运动的力信号
机器人学
2025-08-15 v2
摘要
对于非机器人编程专家而言，动力学引导（kinesthetic guiding）是一种直观的输入方法，因为机器人编程接触任务正变得越来越流行。然而，来自人类演示的模糊和噪声输入信号在直接复现运动或用作机器学习方法的输入时，会造成问题。本文探索了优化力信号，以更好地对应演示信号的人类意图。我们比较了不同信号滤波方法，并提出一种用于处理首次接触偏差的峰值检测方法。对这些方法的评估考虑了输入与人类意图信号之间的专用误差准则。此外，我们分析了关键参数对滤波方法的影响。对于单个运动而言，按照误差准则，质量可提高最高可达20%。本文的贡献可以提高机器人编程的可用性以及人机交互。
引用
@article{arxiv.2507.15608,
title = {Optimizing Force Signals from Human Demonstrations of In-Contact Motions},
author = {Johannes Hartwig and Fabian Viessmann and Dominik Henrich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.15608},
year = {2025}
}
备注
This is a preprint of a chapter the following work (and accepted for publication): Annals of Scientific Society for Assembly, Handling and Industrial Robotics 2024. The final authenticated version is will be linked here: http://dx.doi.org/[tba]