論文の概要: Ergonomically Intelligent Physical Human-Robot Interaction: Postural Estimation, Assessment, and Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05971v1
• Date: Thu, 12 Aug 2021 21:13:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-16 13:11:17.152440
• Title: Ergonomically Intelligent Physical Human-Robot Interaction: Postural Estimation, Assessment, and Optimization
• Title（参考訳）: エルゴノミクスによる知的人間-ロボットインタラクション:姿勢推定,評価,最適化
• Authors: Amir Yazdani, Roya Sabbagh Novin, Andrew Merryweather, Tucker Hermans
• Abstract要約: 対話型ロボットの軌道からのみ人間の姿勢を推定できることを示す。 本稿では,微分可能なエルゴノミクスモデルであるDULAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.681892767755111
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ergonomics and human comfort are essential concerns in physical human-robot interaction applications, and common practical methods either fail in estimating the correct posture due to occlusion or suffer from less accurate ergonomics models in their postural optimization methods. Instead, we propose a novel framework for posture estimation, assessment, and optimization for ergonomically intelligent physical human-robot interaction. We show that we can estimate human posture solely from the trajectory of the interacting robot. We propose DULA, a differentiable ergonomics model, and use it in gradient-free postural optimization for physical human-robot interaction tasks such as co-manipulation and teleoperation. We evaluate our framework through human and simulation experiments.
• Abstract（参考訳）: エルゴノミクスと人間の快適性は、物理的人間とロボットの相互作用の応用において必須の関心事であり、一般的な実用的な方法は、咬合による正しい姿勢の推定に失敗するか、姿勢最適化法において正確なエルゴノミクスモデルに苦しむかのどちらかである。 そこで本研究では,人間とロボットの相互作用に対する姿勢推定,評価,最適化のための新しい枠組みを提案する。 対話型ロボットの軌道のみから人間の姿勢を推定できることを示す。 我々は,微分可能な人間工学モデルであるdulaを提案し,協調操作や遠隔操作などの物理的ヒューマン・ロボットインタラクションタスクに対する勾配フリーな姿勢最適化に使用する。 我々は、人間とシミュレーション実験を通して、その枠組みを評価する。

関連論文リスト

• Real-time Addressee Estimation: Deployment of a Deep-Learning Model on the iCub Robot [52.277579221741746]
  住所推定は、社会ロボットが人間とスムーズに対話するために必要なスキルである。 人間の知覚スキルにインスパイアされたディープラーニングモデルは、iCubロボットに設計、訓練、デプロイされる。 本研究では,人間-ロボットのリアルタイムインタラクションにおいて,そのような実装の手順とモデルの性能について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T13:01:21Z)
• Habitat 3.0: A Co-Habitat for Humans, Avatars and Robots [119.55240471433302]
  Habitat 3.0は、家庭環境における協調ロボットタスクを研究するためのシミュレーションプラットフォームである。 複雑な変形可能な体と外観と運動の多様性をモデル化する際の課題に対処する。 Human-in-the-loopインフラストラクチャは、マウス/キーボードまたはVRインターフェースを介してシミュレーションされたロボットとの実際のヒューマンインタラクションを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T17:29:17Z)
• Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds [63.18127198174958]
  視覚に基づく人間ロボットハンドオーバの制御ポリシーを学習する最初のフレームワークを提案する。 シミュレーションベンチマーク,sim-to-sim転送,sim-to-real転送において,ベースラインよりも大きな性能向上を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T17:58:36Z)
• Occlusion-Robust Multi-Sensory Posture Estimation in Physical Human-Robot Interaction [10.063075560468798]
  1台のカメラ上でのOpenPoseからの2D姿勢と、人間がタスクを実行している間に対話するロボットの軌道。 1台のカメラ上でのOpenPoseからの2D姿勢と、人間がタスクを実行している間に対話するロボットの軌道を利用する。 本研究は,OpenPoseのみを用いた姿勢推定や,ロボットの軌道のみを用いた姿勢推定よりも,人間の体力の冗長性を解消できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-12T20:41:09Z)
• DULA and DEBA: Differentiable Ergonomic Risk Models for Postural Assessment and Optimization in Ergonomically Intelligent pHRI [10.063075560468798]
  RULAおよびREBAの評価を99%以上の精度で再現するために学習した,識別可能かつ連続的エルゴノミクスモデルであるDULAとDEBAを導入した。 DULA と DEBA は RULA と REBA に匹敵する評価を提供するとともに,姿勢最適化における計算的利点を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-06T22:24:01Z)
• Data-driven emotional body language generation for social robotics [58.88028813371423]
  社会ロボティクスでは、人間型ロボットに感情の身体的表現を生成する能力を与えることで、人間とロボットの相互作用とコラボレーションを改善することができる。 我々は、手作業で設計されたいくつかの身体表現から学習する深層学習データ駆動フレームワークを実装した。 評価実験の結果, 生成した表現の人間同型とアニマシーは手作りの表現と異なる認識が得られなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T09:21:39Z)
• A Neurorobotics Approach to Behaviour Selection based on Human Activity Recognition [0.0]
  行動選択はロボット工学、特に人間とロボットの相互作用の分野で活発に研究されている。 これまでのほとんどのアプローチは、認識された活動とロボットの行動の間の決定論的関連から成り立っている。 本稿では,生物の神経生理学的側面に類似した計算モデルに基づく神経ロボティクス的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-27T01:25:58Z)
• DULA: A Differentiable Ergonomics Model for Postural Optimization in Physical HRI [3.681892767755111]
  DULAは、大衆的かつ科学的に検証されたRULAアセスメントを再現するために学習された、微分可能で連続的なエルゴノミクスモデルである。 DULA は RULA に匹敵するアセスメントを提供すると同時に,計算上の利点も提供することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-14T17:39:45Z)
• Show Me What You Can Do: Capability Calibration on Reachable Workspace for Human-Robot Collaboration [83.4081612443128]
  本稿では,REMPを用いた短時間キャリブレーションにより,ロボットが到達できると考える非専門家と地道とのギャップを効果的に埋めることができることを示す。 この校正手順は,ユーザ認識の向上だけでなく,人間とロボットのコラボレーションの効率化にも寄与することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-06T09:14:30Z)
• Designing Personalized Interaction of a Socially Assistive Robot for Stroke Rehabilitation Therapy [64.52563354823711]
  社会支援ロボットの研究は、神経学的および筋骨格疾患の患者に対する理学療法セッションを増強し、支援する可能性がある。 本稿では,運動の質を予測するために,患者個別の運動の運動特性を動的に選択できる社会支援ロボットのインタラクティブなアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T16:12:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。