穿越杂乱：探索复杂环境对机器人运动可读性的影响

机器人协作对人类最有帮助的环境通常是杂乱且充满许多物体的。可读的机器人手臂运动对于避免可能的碰撞、改善工作流程和确保人员安全至关重要。然而，该领域的先前工作主要集中在仅在整洁环境中测试的解决方案，并且很少有来自杂乱环境的结果。在这项研究中，我们提出了一种基于环境熵测度的杂乱度度量，以及一种基于势场的新型运动规划器。我们的度量和规划器都在一个杂乱环境中进行了测试，该环境旨在代表一种更典型的工具分类任务，人类将与机器人协作完成。使用Baxter机器人进行的现场验证研究表明，与当前最先进的杂乱环境可读运动规划器相比，我们提出的可读运动规划器在可读性上有显著改进。此外，结果显示规划器在杂乱和整洁环境中的性能存在显著差异，并且需要进一步探索杂乱环境中的可读运动。我们认为，我们在杂乱环境中的结果与从整洁环境中获得的结果不一致，指出了当前可读运动规划器领域研究中存在的几个重要问题。