論文の概要: CoGrasp: 6-DoF Grasp Generation for Human-Robot Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03173v1
• Date: Thu, 6 Oct 2022 19:23:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 13:44:18.380971
• Title: CoGrasp: 6-DoF Grasp Generation for Human-Robot Collaboration
• Title（参考訳）: CoGrasp:人間-ロボットコラボレーションのための6-DoFグラフ生成
• Authors: Abhinav K. Keshari, Hanwen Ren, Ahmed H. Qureshi
• Abstract要約: そこで我々は,人間を意識したロボットグリップを生成する,CoGraspと呼ばれる新しいディープニューラルネットワーク方式を提案する。 実際のロボット実験では,安定グリップの生成において約88%の成功率を達成した。 我々のアプローチは、安全で自然で社会的に認識された人間ロボットオブジェクトのコグラスピング体験を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robot grasping is an actively studied area in robotics, mainly focusing on the quality of generated grasps for object manipulation. However, despite advancements, these methods do not consider the human-robot collaboration settings where robots and humans will have to grasp the same objects concurrently. Therefore, generating robot grasps compatible with human preferences of simultaneously holding an object becomes necessary to ensure a safe and natural collaboration experience. In this paper, we propose a novel, deep neural network-based method called CoGrasp that generates human-aware robot grasps by contextualizing human preference models of object grasping into the robot grasp selection process. We validate our approach against existing state-of-the-art robot grasping methods through simulated and real-robot experiments and user studies. In real robot experiments, our method achieves about 88\% success rate in producing stable grasps that also allow humans to interact and grasp objects simultaneously in a socially compliant manner. Furthermore, our user study with 10 independent participants indicated our approach enables a safe, natural, and socially-aware human-robot objects' co-grasping experience compared to a standard robot grasping technique.
• Abstract（参考訳）: ロボットグルーピングはロボット工学の活発な研究領域であり、主にオブジェクト操作のための生成されたグルーピングの品質に焦点を当てている。 しかし,これらの手法では,ロボットと人間が同時に同じ物体をつかむという人間とロボットの協調設定は考慮していない。 そのため、安全で自然なコラボレーション体験を確保するためには、物体を同時に保持する人間の好みと相性のあるロボットの作成が必要となる。 本稿では,ロボットの把持選択プロセスに対象把握の人間の嗜好モデルをコンテキスト化することにより,人間認識ロボットを把持する新しい深層ニューラルネットワークに基づく手法であるcograspを提案する。 シミュレーションおよび実ロボット実験およびユーザスタディを通じて,既存の最先端ロボット把持手法に対するアプローチを検証する。 実ロボット実験では, 安定な把持器の製作において約88%の成功率を達成し, 対象物との対話と把持を, 社会的に適合した方法で同時に行えるようにした。 さらに,10人の独立した参加者によるユーザスタディにより,標準的なロボットグリップ技術と比較して,安全で自然かつ社会的に認識された人間ロボットオブジェクトのコグラスピング体験を実現することができた。

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