通过动作识别与增广分层二次规划实现社交化且符合工效学的人机协作
机器人学
2022-07-08 v1
摘要
对人类所执行动作的识别及其意图的预判,是使人机团队实现社交化且成功协作的重要促成因素。同时,机器人应具备处理由协作任务或人类引发的多个目标与约束的能力。为此,我们提出视觉技术来执行人类动作识别和图像分类,并将其集成到增广分层二次规划(AHQP)方案中,以分层优化机器人的反应行为与人类工效学。所提出的框架允许在任务执行过程中直观地指挥机器人在空间中运动。实验证实了人类工效学和可用性的提升,这些是减少肌肉骨骼疾病和增加自动化信任的基本参数。
引用
@article{arxiv.2207.03435,
title = {Sociable and Ergonomic Human-Robot Collaboration through Action Recognition and Augmented Hierarchical Quadratic Programming},
author = {Francesco Tassi and Francesco Iodice and Elena De Momi and Arash Ajoudani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.03435},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 8 figures, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2022)