ReachVox: Clutter-free Reachability Visualization for Robot Motion Planning in Virtual Reality
作者: Steffen Hauck, Diar Abdlkarim, John Dudley, Per Ola Kristensson, Eyal Ofek, Jens Grubert
分类: cs.HC, cs.RO
发布日期: 2025-08-15
备注: To appear in Proceedings of IEEE ISMAR 2025
💡 一句话要点
提出ReachVox以解决机器人运动规划中的可达性可视化问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
📋 核心要点
- 现有的人机协作方法在动态环境中面临机器人运动路径适应性不足的挑战，影响了工作效率。
- 本文提出了一种名为ReachVox的可视化方法，通过简约编码来表示目标点的可达性，旨在提升人机协作的效果。
- 用户研究结果显示，ReachVox在可视化效果上优于传统的点基可达性检查，增强了操作员与机器人之间的协作。
- method_zh
📝 摘要（中文）
人机协作可以通过利用人类操作员和机器人各自的优势来增强工作流程。然而，规划和理解机器人运动仍然是这一领域的主要挑战，尤其是在动态环境中，需要不断适应机器人的运动路径。本文研究了一种名为ReachVox的简约编码方法，旨在帮助远程操作员与虚拟现实中的机器人手臂进行协作。通过一项包含20名参与者的用户研究，结果表明该可视化方法相较于基于点的可达性检查具有显著优势。
📄 摘要（原文）
Human-Robot-Collaboration can enhance workflows by leveraging the mutual strengths of human operators and robots. Planning and understanding robot movements remain major challenges in this domain. This problem is prevalent in dynamic environments that might need constant robot motion path adaptation. In this paper, we investigate whether a minimalistic encoding of the reachability of a point near an object of interest, which we call ReachVox, can aid the collaboration between a remote operator and a robotic arm in VR. Through a user study (n=20), we indicate the strength of the visualization relative to a point-based reachability check-up.