Denna artikel beskriver vår öppen källkod programvara för att förutsäga avsikten med en användare fysiskt interagera med humanoid robot iCub. Vårt mål är att göra det möjligt för roboten att dra slutsatsen om den mänskliga partnerns avsikt under samarbetet, genom att förutsäga den framtida avsedda banan: denna förmåga är avgörande för att utforma förutseende beteenden som är avgörande i människa-robot samarbetsscenarier, såsom i samhantering, kooperativ montering, eller transport. Vi föreslår en strategi för att förse iCub med grundläggande förmåga till avsiktligt erkännande, baserad på Probabilistic Movement Primitives (ProMPs), en mångsidig metod för att representera, generalisera och reproducera komplexa motoriska färdigheter. Roboten lär sig en uppsättning rörelser primitiva från flera demonstrationer, som tillhandahålls av människan via fysisk interaktion. Under utbildningen modellerar vi samarbetsscenariot med hjälp av mänskliga demonstrationer. Under reproduktionen av samarbetsuppgiften använder vi den förvärvade kunskapen för att känna igen den mänskliga partnerns avsikt. Med hjälp av några tidiga observationer av robotens tillstånd kan vi inte bara sluta oss till partnerns avsikt utan också slutföra rörelsen, även om användaren bryter den fysiska interaktionen med roboten. Vi utvärderar vår strategi i simulering och på den verkliga iCub. I simuleringen drivs iCub av användaren med hjälp av Geomagic Touch haptic-enheten. I det riktiga robotexperimentet interagerar vi direkt med iCub genom att ta tag i och styra robotens arm manuellt. Vi inser två experiment på den riktiga roboten: ett med enkla att nå banor, och ett inspirerat av gemensam objektsortering. Programvaran som implementerar vår strategi är öppen källkod och tillgänglig på GitHub-plattformen. Dessutom tillhandahåller vi handledningar och videor.
För state of the art om rörelse primitiva och slutsatser under pHRI, hänvisar vi till REF.
Prediction of Intention during Interaction with iCub with Probabilistic Movement Primitives
{'venue': 'Front. Robot. AI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}