論文の概要: Learn and Transfer Knowledge of Preferred Assistance Strategies in Semi-autonomous Telemanipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03516v2
• Date: Sat, 19 Dec 2020 20:21:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-25 20:07:39.240902
• Title: Learn and Transfer Knowledge of Preferred Assistance Strategies in Semi-autonomous Telemanipulation
• Title（参考訳）: 半自律遠隔操作における優先支援戦略の学習と伝達知識
• Authors: Lingfeng Tao, Michael Bowman, Xu Zhou, Jiucai Zhang, Xiaoli Zhang
• Abstract要約: 我々は、新しい嗜好認識型知識学習アプローチを開発する。 補助選好モデルは、人間が好む援助を学習する。 また,異なるロボットハンド構造間で好みの知識を伝達する知識伝達手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.28164706104047
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Enabling robots to provide effective assistance yet still accommodating the operator's commands for telemanipulation of an object is very challenging because robot's assistive action is not always intuitive for human operators and human behaviors and preferences are sometimes ambiguous for the robot to interpret. Although various assistance approaches are being developed to improve the control quality from different optimization perspectives, the problem still remains in determining the appropriate approach that satisfies the fine motion constraints for the telemanipulation task and preference of the operator. To address these problems, we developed a novel preference-aware assistance knowledge learning approach. An assistance preference model learns what assistance is preferred by a human, and a stagewise model updating method ensures the learning stability while dealing with the ambiguity of human preference data. Such a preference-aware assistance knowledge enables a teleoperated robot hand to provide more active yet preferred assistance toward manipulation success. We also developed knowledge transfer methods to transfer the preference knowledge across different robot hand structures to avoid extensive robot-specific training. Experiments to telemanipulate a 3-finger hand and 2-finger hand, respectively, to use, move, and hand over a cup have been conducted. Results demonstrated that the methods enabled the robots to effectively learn the preference knowledge and allowed knowledge transfer between robots with less training effort.
• Abstract（参考訳）: ロボットを効果的に支援するための支援を行うには、ロボットの補助動作が必ずしも人間の操作者にとって直感的ではなく、人間の行動や嗜好がロボットの解釈に不明瞭であることから、操作者の指示による遠隔操作の操作は極めて困難である。 様々な最適化の観点から制御品質を改善するための様々な支援手法が開発されているが、テレマニピュレーションタスクの微妙な動作制約とオペレータの好みを満たす適切なアプローチを決定することは依然として課題である。 これらの問題に対処するため、我々は新しい選好支援知識学習アプローチを開発した。 補助選好モデルは、人間が好む援助を学習し、段階的モデル更新方法は、人間の選好データのあいまいさに対処しながら、学習安定性を確保する。 このような嗜好認識支援知識により、遠隔操作ロボットハンドは、操作の成功に対してより活発で望ましい支援を提供することができる。 また,ロボット固有の学習を避けるために,異なるロボットハンド構造にまたがる嗜好知識を伝達する知識伝達手法を開発した。 3フィンガーハンドと2フィンガーハンドをテレマニピュレートして、使用、移動、カップ上のハンドを遠隔操作する実験が行われている。 その結果,ロボットはロボットの選好知識を効果的に学習し,学習労力の少ないロボット間での知識伝達を可能にした。

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