Modular Customizable ROS-Based Framework for Rapid Development of Social Robots

📄 arXiv: 2311.15780v1 📥 PDF

作者: Mahta Akhyani, Hadi Moradi

分类: cs.RO, cs.SE, eess.IV, eess.SY

发布日期: 2023-11-27

💡 一句话要点

提出模块化可定制的ROS框架以加速社交机器人开发

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 社交机器人 模块化设计 ROS框架 计算机视觉 语音处理 人机交互 快速原型开发

📋 核心要点

  1. 现有社交机器人开发方法缺乏有效的模块化和可定制性，导致开发周期长、集成困难。
  2. SROS框架通过模块化分层架构，整合ROS与网络技术，提供可重用的ROS服务，支持快速原型开发。
  3. 实验验证表明，SROS在计算机视觉和语音处理方面表现出色，能够实现多模态行为的同步，提升了社交机器人的互动能力。

📝 摘要（中文）

开发具有社交能力的机器人需要机器人技术、计算机视觉、语音处理和网络技术的紧密集成。本文提出了社交互动机器人软件平台（SROS），这是一个开源框架，通过模块化分层架构来满足这一需求。SROS通过标准消息和API将机器人操作系统（ROS）层与移动性、网络和Android接口层连接。专门的感知和互动技能作为ROS服务实现，便于在任何机器人上重复部署。这促进了协作行为的快速原型开发，实现了感知与物理驱动的同步。我们实验验证了核心SROS技术，包括计算机视觉、语音处理和作为即插即用ROS服务实现的GPT2自动补全语音。模块化通过成功集成额外的ROS包而无需更改硬件或软件平台得以证明。通过展示在示例平台上的同步多模态行为，我们说明了SROS架构方法如何解决以往工作的不足，降低了研究人员在自适应、协作可定制人机系统中推进前沿技术的门槛。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决社交机器人开发中模块化和可定制性不足的问题，现有方法往往难以快速集成多种技术，导致开发效率低下。

核心思路：SROS框架通过模块化分层设计，允许不同技术（如计算机视觉和语音处理）以服务的形式集成，促进快速原型开发和灵活应用。

技术框架：SROS整体架构包括ROS层、网络接口层和Android接口层，采用标准消息和API进行通信，支持感知和互动技能的模块化实现。

关键创新：SROS的主要创新在于其模块化设计，允许在不改变硬件或软件平台的情况下，快速集成新的ROS包，显著降低了开发门槛。

关键设计：在实现过程中，SROS采用了即插即用的ROS服务架构，支持多种感知和互动技能的快速部署，具体参数和网络结构设计未在摘要中详细说明。

📊 实验亮点

实验结果表明，SROS在计算机视觉和语音处理任务上表现优异，能够实现多模态行为的同步，显著提升了社交机器人的互动能力。具体性能数据和对比基线未在摘要中提供。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、医疗、家庭助理等社交机器人场景。SROS框架的灵活性和模块化设计使得研究人员和开发者能够快速构建和测试新的社交机器人应用，推动人机交互技术的发展。

📄 摘要（原文）

Developing socially competent robots requires tight integration of robotics, computer vision, speech processing, and web technologies. We present the Socially-interactive Robot Software platform (SROS), an open-source framework addressing this need through a modular layered architecture. SROS bridges the Robot Operating System (ROS) layer for mobility with web and Android interface layers using standard messaging and APIs. Specialized perceptual and interactive skills are implemented as ROS services for reusable deployment on any robot. This facilitates rapid prototyping of collaborative behaviors that synchronize perception with physical actuation. We experimentally validated core SROS technologies including computer vision, speech processing, and GPT2 autocomplete speech implemented as plug-and-play ROS services. Modularity is demonstrated through the successful integration of an additional ROS package, without changes to hardware or software platforms. The capabilities enabled confirm SROS's effectiveness in developing socially interactive robots through synchronized cross-domain interaction. Through demonstrations showing synchronized multimodal behaviors on an example platform, we illustrate how the SROS architectural approach addresses shortcomings of previous work by lowering barriers for researchers to advance the state-of-the-art in adaptive, collaborative customizable human-robot systems through novel applications integrating perceptual and social abilities.