[論文レビュー] A Robot Teleoperation Framework for Human Motion Transfer.

Miguel Arduengo, Ana Arduengo+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 13, 2019

Robot Manipulation and Learning参考文献 23被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、人体の運動をモバイルマニピュレーターロボットにリアルタイムでマッピングする、ボディ全体の遠隔操作フレームワークを提示する。このフレームワークでは、ポーズ対応マッピングとベースの微分駆動制御を用い、可変アドミタンス制御により剛性と柔軟性の動作を切り替えることで安全を確保する。TIAGo ロボットを用いた実験により、リアルタイムでの運動模倣と動的適応が有効であることが示され、非専門家が基本的な操作スキルを教えることが可能になる。

ABSTRACT

Transferring human motion to a mobile robotic manipulator and ensuring safe physical human-robot interaction are crucial steps towards automating complex manipulation tasks in human-shared environments. In this work we present a robot whole-body teleoperation framework for human motion transfer. We propose a general solution to the correspondence problem: a mapping that defines an equivalence between the robot and observed human posture. For achieving real-time teleoperation and effective redundancy resolution, we make use of the whole-body paradigm with an adequate task hierarchy, and present a differential drive control algorithm to the wheeled robot base. To ensure safe physical human-robot interaction, we propose a variable admittance controller that stably adapts the dynamics of the end-effector to switch between stiff and compliant behaviors. We validate our approach through several experiments using the TIAGo robot. Results show effective real-time imitation and dynamic behavior adaptation. This could be an easy way for a non-expert to teach a rough manipulation skill to an assistive robot.

研究の動機と目的

• 人間が共存する環境において、人体全体の運動をモバイルマニピュレーターロボットにリアルタイムで転送すること。
• 人体とロボットのポーズ間の対応関係を確立することで、対応問題を解決すること。
• 可変アドミタンス制御を用いてエンドエフェクタの柔軟性を動的に調整することで、安全な物理的相互作用を確保すること。
• タスク階層を用いたボディ全体制御パラダイムにより、冗長性の効果的解決とリアルタイム制御を実現すること。
• 非専門家が支援的ロボットに基本的な操作スキルを教えるための使いやすいソリューションを提供すること。

提案手法

• 人体とロボットの構成間の同等性を定義する汎用的なポーズ対応マッピングを提案する。
• 複数の制御目的を管理する階層的タスク構造を備えたボディ全体制御フレームワークを実装する。
• 車輪ベースの安定的かつ応答性の高い運動追従を確保するため、微分駆動制御アルゴリズムを適用する。
• 相互作用の文脈に応じてエンドエフェクタの剛性と柔軟性を動的に調整する可変アドミタンス制御器を設計する。
• アドミタンス制御器をボディ全体制御パイプラインに統合し、安全で適応的な物理的相互作用を可能にする。
• 人間の被験者を用いたリアルタイム遠隔操作実験を通じて、フレームワークをTIAGo ロボットで検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人体とロボットのポーズ間の一貫性があり汎用的な対応マッピングを、ボディ全体の運動転送においてどのように確立できるか？
• RQ2 モバイルマニピュレーターにおいて、キネマティックの冗長性を効果的に解消しつつ、リアルタイム遠隔操作をどのように達成できるか？
• RQ3 遠隔操作中に人間とロボットの間で安全で安定した物理的相互作用を実現するための制御戦略は何か？
• RQ4 変動する相互作用状況に適応するため、ロボットが剛性と柔軟性の動作をどのように動的に切り替えられるか？
• RQ5 非専門家ユーザーが、この遠隔操作フレームワークを用いて、どの程度効果的に操作スキルを教えることができるか？

主な発見

• 提案されたポーズ対応マッピングにより、ロボットが人体全体の運動を正確にリアルタイムで模倣することが可能になった。
• 微分駆動制御アルゴリズムにより、遠隔操作中におけるベースの運動が安定的かつ応答性があり、動的ナビゲーションを支援した。
• 可変アドミタンス制御器により、剛性と柔軟性の動作間の安定した切り替えが可能となり、物理的相互作用中の安全性が向上した。
• タスク階層を備えたボディ全体制御フレームワークにより、冗長性の効果的解消とタスク優先順位の維持が実現された。
• TIAGo ロボットを用いた実験により、人間が共存する環境でリアルタイムの運動転送と動的動作適応が有効であることが示された。
• このフレームワークにより、非専門家ユーザーが直感的な遠隔操作を通じて基本的な操作スキルを教えることが可能であり、支援的ロボット用途への有用性が示された。