論文の概要: Model Predictive Control for Fluid Human-to-Robot Handovers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00134v1
• Date: Thu, 31 Mar 2022 23:08:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-04 15:24:43.847121
• Title: Model Predictive Control for Fluid Human-to-Robot Handovers
• Title（参考訳）: 流体ロボットハンドオーバのモデル予測制御
• Authors: Wei Yang, Balakumar Sundaralingam, Chris Paxton, Iretiayo Akinola, Yu-Wei Chao, Maya Cakmak, Dieter Fox
• Abstract要約: 人間の快適さを考慮に入れた計画運動は、人間ロボットのハンドオーバプロセスの一部ではない。 本稿では,効率的なモデル予測制御フレームワークを用いてスムーズな動きを生成することを提案する。 ユーザ数名の多様なオブジェクトに対して,人間とロボットのハンドオーバ実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.72520769938633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human-robot handover is a fundamental yet challenging task in human-robot interaction and collaboration. Recently, remarkable progressions have been made in human-to-robot handovers of unknown objects by using learning-based grasp generators. However, how to responsively generate smooth motions to take an object from a human is still an open question. Specifically, planning motions that take human comfort into account is not a part of the human-robot handover process in most prior works. In this paper, we propose to generate smooth motions via an efficient model-predictive control (MPC) framework that integrates perception and complex domain-specific constraints into the optimization problem. We introduce a learning-based grasp reachability model to select candidate grasps which maximize the robot's manipulability, giving it more freedom to satisfy these constraints. Finally, we integrate a neural net force/torque classifier that detects contact events from noisy data. We conducted human-to-robot handover experiments on a diverse set of objects with several users (N=4) and performed a systematic evaluation of each module. The study shows that the users preferred our MPC approach over the baseline system by a large margin. More results and videos are available at https://sites.google.com/nvidia.com/mpc-for-handover.
• Abstract（参考訳）: 人間-ロボットのハンドオーバは、人間-ロボットのインタラクションとコラボレーションにおいて、基本的な課題である。 近年,学習型把持生成器を用いた未知物体のヒューマン・ロボットハンドオーバにおける著しい進歩がみられた。 しかし、人間から物体を取り出すためのスムーズな動きをいかに応答的に生み出すかはまだ未解決の問題だ。 具体的には、人間の快適性を考慮に入れた計画運動は、以前のほとんどの作業において、人間とロボットのハンドオーバプロセスの一部ではない。 本稿では,知覚と複雑な領域固有の制約を最適化問題に統合した効率的なモデル予測制御(mpc)フレームワークにより,滑らかな動きを生成することを提案する。 ロボットのマニピュラビリティを最大化する候補把持を選択できる学習ベースの把持到達可能性モデルを導入し,これらの制約を満たす自由度を高める。 最後に、ノイズデータから接触事象を検出するニューラルネットワーク力/トルク分類器を統合する。 複数ユーザ(N=4)の多種多様なオブジェクトに対して人間とロボットのハンドオーバ実験を行い,各モジュールの系統的評価を行った。 本研究は,mpcアプローチがベースラインシステムよりも大きなマージンで好まれていることを示す。 結果とビデオはhttps://sites.google.com/nvidia.com/mpc-for-handover.comで見ることができる。

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