Abstract-Interrest i människa-robot samexistens, där människor och robotar delar en gemensam arbetsvolym, ökar i tillverkningsmiljöer. Effektiv arbetssamordning kräver både medvetenhet om den mänskliga posen och en handlingsplan för både mänskliga och robotiska agenter för att beräkna robotrörelsebanor som synkroniserar naturligt med mänsklig rörelse. I detta dokument presenterar vi ett datadrivet tillvägagångssätt som syntetiserar förutseende kunskap om både mänskliga rörelser och efterföljande åtgärder för att i realtid förutsäga det avsedda målet för en människa som utför en nånde rörelse. Motion-nivå precipator modeller konstrueras med hjälp av flera demonstrationer av mänskliga nå rörelser. Vi producerar ett bibliotek av rörelser från mänskliga demonstrationer, baserat på en statistisk representation av graden av frihet i den mänskliga armen, med hjälp av tidsserieanalys, där varje steg kodas som en multivariat Gaussian distribution. Vi visar fördelarna med detta tillvägagångssätt genom offline statistisk analys av mänskliga rörelsedata. Resultaten tyder på en avsevärd förbättring jämfört med tidigare tekniker i tidig förutsägelse, med 70% eller högre korrekt klassificering i genomsnitt för den första tredjedelen av banan (< 500 msek). Vi anger också bevis-of-concept genom demonstration av en människa-robot kooperativ manipulation uppgift utförs med en PR2-robot. Slutligen analyserar vi kvaliteten på den förutseende kunskap på uppgiftsnivå som krävs för att förbättra förutsägelsens prestanda tidigt i människans rörelsebana.
Den tillförlitliga förutsägelsen om målet för en mänsklig rörelse från den tidiga delen av rörelsen är dock fortfarande ett utmanande problem och prestandan i att rekonstruera banorna starkt beror på förtroendet för målförutsägelse REF.
Fast target prediction of human reaching motion for cooperative human-robot manipulation tasks using time series classification
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}