Interactive Multi-Robot Flocking with Gesture Responsiveness and Musical Accompaniment

📄 arXiv: 2404.00442v1 📥 PDF

作者: Catie Cuan, Kyle Jeffrey, Kim Kleiven, Adrian Li, Emre Fisher, Matt Harrison, Benjie Holson, Allison Okamura, Matt Bennice

分类: cs.RO, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2024-03-30

💡 一句话要点

提出多机器人群体导航算法以增强人机互动体验

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多机器人系统 人机互动 群体导航 手势识别 动态适应 娱乐机器人 社交机器人

📋 核心要点

  1. 现有多机器人系统主要关注效率和速度，缺乏对人机互动和参与感的重视。
  2. 论文提出了一种新的群体导航算法，结合人类和机器人代理，增强互动体验。
  3. 实验结果显示，权重模式选择对人类与机器人群体的互动感知没有显著影响。

📝 摘要（中文）

几十年来，机器人研究者一直在追求多机器人系统的各种任务，从合作操控到搜索救援。这些任务是经典机器人任务的多机器人扩展，通常在速度或效率等维度上进行优化。随着机器人从商业和研究环境转向日常环境，社交任务目标如参与感和娱乐性变得越来越重要。本研究提出了一种引人入胜的多机器人任务，旨在吸引人类与动态、富有表现力的机器人群体一起移动和参与。研究团队开发了机器人运动和互动模式（如手势和声音）的算法。主要贡献包括：1）涉及人类和机器人代理的群体导航算法；2）实时人机互动的手势响应算法；3）用于修改群体行为的权重模式特征系统；4）在动态、自适应学习系统中编码编舞者偏好的方法。实验结果表明，体验的感知不受权重模式选择的影响。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决多机器人系统在社交任务中的互动性不足，现有方法往往忽视了人类参与感和娱乐性的问题。

核心思路：通过设计新的群体导航算法和手势响应机制，使机器人能够与人类进行更自然的互动，增强参与感。

技术框架：整体架构包括群体导航算法、手势响应算法、权重模式特征系统以及编舞者偏好的编码方法，形成一个动态适应的学习系统。

关键创新：最重要的创新在于结合了人类和机器人代理的群体导航算法，以及实时响应人类手势的互动机制，这与传统的多机器人系统设计有本质区别。

关键设计：在算法设计中，采用了特定的权重模式来调节群体行为，使用了实时反馈机制来提升人机互动的流畅性。

📊 实验亮点

实验结果表明，参与者在与机器人群体互动时，体验的感知不受权重模式选择的影响，显示出该系统在增强人机互动方面的有效性。具体性能数据未提供，需进一步研究。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括娱乐、教育和人机协作等场景，能够为机器人在日常生活中的应用提供新的思路和方法。未来，随着技术的进步，这种人机互动模式可能会在智能家居、公共服务等领域得到广泛应用。

📄 摘要（原文）

For decades, robotics researchers have pursued various tasks for multi-robot systems, from cooperative manipulation to search and rescue. These tasks are multi-robot extensions of classical robotic tasks and often optimized on dimensions such as speed or efficiency. As robots transition from commercial and research settings into everyday environments, social task aims such as engagement or entertainment become increasingly relevant. This work presents a compelling multi-robot task, in which the main aim is to enthrall and interest. In this task, the goal is for a human to be drawn to move alongside and participate in a dynamic, expressive robot flock. Towards this aim, the research team created algorithms for robot movements and engaging interaction modes such as gestures and sound. The contributions are as follows: (1) a novel group navigation algorithm involving human and robot agents, (2) a gesture responsive algorithm for real-time, human-robot flocking interaction, (3) a weight mode characterization system for modifying flocking behavior, and (4) a method of encoding a choreographer's preferences inside a dynamic, adaptive, learned system. An experiment was performed to understand individual human behavior while interacting with the flock under three conditions: weight modes selected by a human choreographer, a learned model, or subset list. Results from the experiment showed that the perception of the experience was not influenced by the weight mode selection. This work elucidates how differing task aims such as engagement manifest in multi-robot system design and execution, and broadens the domain of multi-robot tasks.