Abstract-Legible motion -motion som kommunicerar sin avsikt till en mänsklig observatör -är avgörande för att möjliggöra sömlösa människa-robot samarbete. I detta papper föreslår vi en funktionell gradientoptimeringsteknik för autonomt generera läsbar rörelse. Vår algoritm optimerar en läsbarhet metriska inspirerad av psykologin för handlingstolkning hos människor, vilket resulterar i rörelsebanor som avsiktligt avviker från vad en observatör skulle förvänta sig för att bättre förmedla intention. En förtroenderegion som begränsar optimeringen ser till att rörelsen inte blir alltför överraskande eller oförutsägbar för observatören. Våra studier med nybörjare användare som utvärderar de resulterande banor stöder tillämpligheten av vår metod och en sådan förtroende region. De visar att inom regionen ökar läsbarheten, mätt i praktiken, avsevärt. Utanför den blir dock banan förvirrande och användarnas förtroende för robotens avsikter minskar avsevärt.
En funktionell gradientoptimering teknik för att generera läsbar rörelse föreslogs i REF, och denna teknik gav gynnsamma prestanda inom en region som innehåller den förväntade banan.
Generating Legible Motion
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}