GeoSACS: Geometric Shared Autonomy via Canal Surfaces

📄 arXiv: 2404.09584v1 📥 PDF

作者: Shalutha Rajapakshe, Atharva Dastenavar, Michael Hagenow, Jean-Marc Odobez, Emmanuel Senft

分类: cs.RO

发布日期: 2024-04-15

备注: 8 pages

💡 一句话要点

提出GeoSACS以解决共享自主性中的人机输入映射问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 共享自主性 人机协作 管道曲面 机器人控制 输入映射 复杂操作任务

📋 核心要点

  1. 现有的共享自主性方法在将低维人类输入映射到高维机器人控制空间时面临挑战，且通常需要大量数据。
  2. GeoSACS通过管道曲面框架简化人类输入要求，并将用户修正映射到机器人轨迹，提升了人机协作的直观性。
  3. 在复杂的操作任务中，GeoSACS展示了其有效性，机器人能够高效地完成洗衣物装载等任务。

📝 摘要（中文）

我们介绍了GeoSACS，一个用于共享自主性（SA）的几何框架。在变化的环境中，SA方法可以将机器人能力与实时人类输入结合，从而减轻人类的物理任务。为了保持直观性，简化人类输入的要求（即降低维度）是有帮助的，这在将低维人类输入映射到机器人的高维控制空间时带来了挑战，而无需大量数据。我们基于管道曲面构建了GeoSACS，这是一种几何框架，可以通过少量的示范（仅两个）来表示潜在的机器人轨迹。GeoSACS将用户在管道横截面上的修正映射，以提供高效的SA框架。我们扩展了管道曲面以考虑方向，并更新控制框架，以支持从用户输入到机器人运动的直观映射。最后，我们在两个初步研究中展示了GeoSACS，包括一个复杂的操作任务，其中机器人将洗衣物装入洗衣机。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决共享自主性中人类输入与机器人控制之间的映射问题。现有方法通常需要大量数据，且难以保持用户输入的直观性。

核心思路：GeoSACS的核心思路是利用管道曲面几何框架，通过少量示范来表示机器人轨迹，并将用户的修正映射到这些轨迹上，从而简化输入要求。

技术框架：GeoSACS的整体架构包括管道曲面的构建、用户输入的处理、轨迹映射和控制框架的更新。主要模块包括轨迹生成模块和用户输入映射模块。

关键创新：GeoSACS的关键创新在于扩展了管道曲面以考虑方向性，并通过少量示范实现了高效的轨迹生成和用户输入映射。这与现有方法相比，显著降低了对数据量的需求。

关键设计：在设计中，管道曲面的构建依赖于用户的少量示范，控制框架的更新则确保了用户输入与机器人运动之间的直观映射，具体的参数设置和损失函数设计尚未详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，GeoSACS在复杂的操作任务中表现出色，机器人能够高效地将洗衣物装入洗衣机。与传统方法相比，GeoSACS在用户输入映射的直观性和效率上有显著提升，具体性能数据尚未提供。

🎯 应用场景

GeoSACS的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在需要人机协作的复杂操作任务中，如工业自动化、医疗机器人和家庭服务机器人等。通过提高人机交互的直观性和效率，GeoSACS有望推动共享自主性技术的广泛应用。

📄 摘要（原文）

We introduce GeoSACS, a geometric framework for shared autonomy (SA). In variable environments, SA methods can be used to combine robotic capabilities with real-time human input in a way that offloads the physical task from the human. To remain intuitive, it can be helpful to simplify requirements for human input (i.e., reduce the dimensionality), which create challenges for to map low-dimensional human inputs to the higher dimensional control space of robots without requiring large amounts of data. We built GeoSACS on canal surfaces, a geometric framework that represents potential robot trajectories as a canal from as few as two demonstrations. GeoSACS maps user corrections on the cross-sections of this canal to provide an efficient SA framework. We extend canal surfaces to consider orientation and update the control frames to support intuitive mapping from user input to robot motions. Finally, we demonstrate GeoSACS in two preliminary studies, including a complex manipulation task where a robot loads laundry into a washer.