PrioriTouch：针对全臂物理人机交互适应用户接触偏好的方法

物理人机交互（pHRI）需要机器人适应个体接触偏好，例如施加力的部位和幅度。识别单一接触的偏好较为困难；而涉及机器人与人体多点同时接触的全臂交互更具挑战性，因为不同身体部位可能施加相互冲突的力要求。在照护任务中，接触频繁且多样化，这类冲突不可避免。当多个偏好跨越多个接触点时，没有单一方案能满足所有目标——必须权衡，因而优先级排序至关重要。我们提出PrioriTouch，一个用于在多个接触点上对控制目标进行排序和执行的框架。PrioriTouch可以从通用的控制器集合中进行优先级排序，使其不仅适用于如床上护理和穿衣等照护场景，还适用于更广泛的多接触场景。我们的方法结合了一种新颖的学习排序方法与层次操作空间控制，利用仿真内循环rollout实现数据高效且安全的探索。我们进行了用户对物理帮助偏好的研究，推导出个人化的舒适阈值，并将其整合到PrioriTouch中。我们通过大量仿真和实际实验评估了PrioriTouch，证明其能够适应用户的接触偏好，维持任务性能，并提升安全性和舒适性。网站：https://emprise.cs.cornell.edu/prioritouch。