Semantic-based Loco-Manipulation for Human-Robot Collaboration in Industrial Environments
作者: Federico Rollo, Gennaro Raiola, Nikolaos Tsagarakis, Marco Roveri, Enrico Mingo Hoffman, Arash Ajoudani
分类: cs.RO
发布日期: 2023-12-22
备注: Accepted to the European Robotic Forum (ERF) 2024
💡 一句话要点
提出基于语义理解的移动操作方法，用于工业人机协作环境中的物体取放任务
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人机协作 移动操作 语义理解 工业机器人 自主导航
📋 核心要点
- 现有工业人机协作中，机器人难以理解环境语义，导致协作效率低，工人负担重。
- 该论文提出一种基于语义理解的移动操作方法，使机器人能够理解环境并自主执行取物任务。
- 在模拟环境中验证了该方法的有效性，表明其在辅助机器人自主性方面具有潜力。
📝 摘要（中文）
智能工业对高自主性机器人的需求日益增长。为了减轻工人的压力和工作量，优化工作环境的一种方法是利用自主协作机器人。人机协作(HRC)的一个典型任务是“请给我一个物体”，即用户要求协作机器人寻找一个物体，而他/她专注于其他事情。本文重现了这一操作，使具有操作和抓取能力的移动机器人能够利用其对环境的几何和语义理解来执行“给我”动作，从而自主地协助工人。结果验证了所提出的工作流程在填充了物体和人员的模拟环境中的有效性。该框架旨在为工业和家庭环境中的辅助机器人自主性迈出一步。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决工业环境中人机协作效率低下的问题，尤其是在“请给我一个物体”这类任务中。现有方法通常依赖于预定义的路径或精确的物体位置信息，缺乏对环境语义的理解，导致机器人无法灵活地适应动态变化的工作环境，增加了工人的负担。
核心思路：论文的核心思路是赋予机器人对环境的几何和语义理解能力，使其能够像人类助手一样，根据用户的指令，自主地搜索、定位并取回物体。通过结合几何信息（如物体的位置和形状）和语义信息（如物体的类别和用途），机器人可以更好地理解用户的意图，并规划出合理的行动路径。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 环境感知模块：利用传感器获取环境的几何信息和语义信息，例如通过视觉识别物体类别和位置。2) 任务理解模块：解析用户的指令，提取关键信息，例如需要取回的物体类别。3) 路径规划模块：根据环境信息和任务需求，规划出一条安全、高效的移动路径。4) 操作执行模块：控制机器人移动到目标物体附近，并执行抓取操作。
关键创新：该论文的关键创新在于将语义理解融入到移动操作任务中。传统的移动操作方法通常只关注几何信息，而忽略了环境的语义信息。通过引入语义理解，机器人可以更好地理解用户的意图，并更灵活地适应动态变化的工作环境。
关键设计：论文中未明确说明具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但可以推断，环境感知模块可能使用了深度学习模型进行物体识别和语义分割，路径规划模块可能使用了基于概率路线图（PRM）或快速探索随机树（RRT）的算法。
📊 实验亮点
论文在模拟环境中验证了所提出的方法，结果表明机器人能够成功地执行“给我”动作，自主地搜索、定位并取回物体。虽然论文没有提供具体的性能数据或对比基线，但其展示了基于语义理解的移动操作方法在人机协作方面的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能制造、仓储物流、医疗服务等领域。通过赋予机器人更强的自主性和协作能力，可以显著提高工作效率，降低人工成本，并改善工作环境。未来，该技术有望扩展到家庭服务机器人领域，为老年人和残疾人提供更便捷的生活辅助。
📄 摘要（原文）
Robots with a high level of autonomy are increasingly requested by smart industries. A way to reduce the workers' stress and effort is to optimize the working environment by taking advantage of autonomous collaborative robots. A typical task for Human-Robot Collaboration (HRC) which improves the working setup in an industrial environment is the \textit{"bring me an object please"} where the user asks the collaborator to search for an object while he/she is focused on something else. As often happens, science fiction is ahead of the times, indeed, in the \textit{Iron Man} movie, the robot \textit{Dum-E} helps its creator, \textit{Tony Stark}, to create its famous armours. The ability of the robot to comprehend the semantics of the environment and engage with it is valuable for the human execution of more intricate tasks. In this work, we reproduce this operation to enable a mobile robot with manipulation and grasping capabilities to leverage its geometric and semantic understanding of the environment for the execution of the \textit{Bring Me} action, thereby assisting a worker autonomously. Results are provided to validate the proposed workflow in a simulated environment populated with objects and people. This framework aims to take a step forward in assistive robotics autonomy for industries and domestic environments.