論文の概要: Learning Multimodal Latent Dynamics for Human-Robot Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16380v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 23:56:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 09:24:28.832003
• Title: Learning Multimodal Latent Dynamics for Human-Robot Interaction
• Title（参考訳）: ロボットインタラクションのためのマルチモーダル潜時ダイナミクスの学習
• Authors: Vignesh Prasad, Lea Heitlinger, Dorothea Koert, Ruth Stock-Homburg, Jan Peters, Georgia Chalvatzaki
• Abstract要約: 本稿では,ヒト-ヒトインタラクション(HHI)から協調型人間-ロボットインタラクション(HRI)を学習する方法を提案する。 本研究では,隠れマルコフモデル(HMM)を変分オートエンコーダの潜在空間として用いて,相互作用するエージェントの結合分布をモデル化するハイブリッドアプローチを考案する。 ユーザが私たちのメソッドを,より人間らしく,タイムリーで,正確なものと認識し,他のベースラインよりも高い優先度でメソッドをランク付けすることが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.803547418450236
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This article presents a method for learning well-coordinated Human-Robot Interaction (HRI) from Human-Human Interactions (HHI). We devise a hybrid approach using Hidden Markov Models (HMMs) as the latent space priors for a Variational Autoencoder to model a joint distribution over the interacting agents. We leverage the interaction dynamics learned from HHI to learn HRI and incorporate the conditional generation of robot motions from human observations into the training, thereby predicting more accurate robot trajectories. The generated robot motions are further adapted with Inverse Kinematics to ensure the desired physical proximity with a human, combining the ease of joint space learning and accurate task space reachability. For contact-rich interactions, we modulate the robot's stiffness using HMM segmentation for a compliant interaction. We verify the effectiveness of our approach deployed on a Humanoid robot via a user study. Our method generalizes well to various humans despite being trained on data from just two humans. We find that Users perceive our method as more human-like, timely, and accurate and rank our method with a higher degree of preference over other baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間-人間インタラクション(HHI)から協調した人間-ロボットインタラクション(HRI)を学習する方法を提案する。 本研究では,隠れマルコフモデル(HMM)を変分オートエンコーダの潜在空間として用いて,相互作用するエージェントの結合分布をモデル化するハイブリッド手法を提案する。 hhiから学んだインタラクションダイナミクスを利用してhriを学び、人間の観察からロボットの動きの条件付き生成をトレーニングに取り入れ、より正確なロボット軌道を予測する。 生成したロボットの動きは、インバース・キネマティクス(Inverse Kinematics)により、人間の身体的近接を確実にし、共同空間学習の容易さと正確なタスク空間到達性を組み合わせる。 接触に富む相互作用に対して,HMMセグメンテーションを用いてロボットの剛性を変化させる。 本研究では,ヒューマノイドロボットへのアプローチの有効性をユーザスタディを通じて検証する。 本手法は,2人の人間からのデータに基づいて訓練を受けながら,様々な人間によく一般化する。 ユーザが私たちのメソッドを,より人間らしく,タイムリーで,正確なものと認識し,他のベースラインよりも高い優先度で評価することを発見した。

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