基于可迁移性的人到仿人机器人遥操作链式运动映射
机器人学
2022-11-01 v1 人机交互
摘要
尽管数据驱动的运动映射方法有望实现直观的机器人控制与遥操作，从而生成类人机器人运动，但它们通常需要针对每个特定人与机器人配对进行繁琐的成对训练。本文提出一种基于可迁移性的映射方案，使新的机器人和人类输入系统能够利用现有已训练配对的映射形成映射迁移链，从而减少需要生成的新配对特定映射的数量。该映射方案的第一部分是开发通过双自动编码器进行协同映射（SyDa）的方法。该方法利用两个自动编码器的潜在特征提取两个智能体的公共协同。其次，创建一种可迁移性度量，在创建运动映射模型之前，近似一对智能体之间的映射相对于另一对的执行效果。因此，它可指导新的人-机器人配对形成最优映射链。利用人类受试者和 Pepper 机器人的实验表明：1）SyDa 方法提高了配对映射的准确性和泛化性；2）SyDa 方法允许不优先映射运动方向的双向映射；3）可迁移性度量衡量两个智能体对于精确遥操作的兼容程度。SyDa 方法与可迁移性度量的结合创建了可泛化且精确的映射，需要形成迁移映射链。
引用
@article{arxiv.2210.16423,
title = {Transferability-based Chain Motion Mapping from Humans to Humanoids for Teleoperation},
author = {Matthew Stanley and Yunsik Jung and Michael Bowman and Lingfeng Tao and Xiaoli Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.16423},
year = {2022}
}