論文の概要: Extended Reality for Enhanced Human-Robot Collaboration: a Human-in-the-Loop Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14597v3
- Date: Thu, 31 Oct 2024 21:33:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-04 14:31:55.022741
- Title: Extended Reality for Enhanced Human-Robot Collaboration: a Human-in-the-Loop Approach
- Title（参考訳）: 強化された人間-ロボット協調のための拡張現実性:人間-ロボット間アプローチ
- Authors: Yehor Karpichev, Todd Charter, Jayden Hong, Amir M. Soufi Enayati, Homayoun Honari, Mehran Ghafarian Tamizi, Homayoun Najjaran,
- Abstract要約: 人間とロボットのコラボレーションは、機械の強さと精度と人間の創造性と知覚的理解を組み合わせることで、これらの課題に取り組みます。
本稿では,人間のループ内原理を取り入れた自律型機械学習ベースのマニピュレータの実装フレームワークを提案する。
概念的枠組みは、ロボット学習プロセスに直接人間の関与を予測し、より高い適応性とタスクの一般化をもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.336967926255341
- License:
- Abstract: The rise of automation has provided an opportunity to achieve higher efficiency in manufacturing processes, yet it often compromises the flexibility required to promptly respond to evolving market needs and meet the demand for customization. Human-robot collaboration attempts to tackle these challenges by combining the strength and precision of machines with human ingenuity and perceptual understanding. In this paper, we conceptualize and propose an implementation framework for an autonomous, machine learning-based manipulator that incorporates human-in-the-loop principles and leverages Extended Reality (XR) to facilitate intuitive communication and programming between humans and robots. Furthermore, the conceptual framework foresees human involvement directly in the robot learning process, resulting in higher adaptability and task generalization. The paper highlights key technologies enabling the proposed framework, emphasizing the importance of developing the digital ecosystem as a whole. Additionally, we review the existent implementation approaches of XR in human-robot collaboration, showcasing diverse perspectives and methodologies. The challenges and future outlooks are discussed, delving into the major obstacles and potential research avenues of XR for more natural human-robot interaction and integration in the industrial landscape.
- Abstract（参考訳）: 自動化の台頭は、製造プロセスにおいてより高い効率を達成する機会を提供してきたが、市場のニーズに迅速に対応し、カスタマイズの需要を満たすのに必要な柔軟性を損なうことがしばしばある。
人間とロボットのコラボレーションは、機械の強さと精度と人間の創造性と知覚的理解を組み合わせることで、これらの課題に取り組みます。
本稿では,人間とロボット間の直感的なコミュニケーションとプログラミングを容易にするために,人間とループの原理を取り入れ,拡張現実性(XR)を活用する自律型機械学習ベースのマニピュレータの実装フレームワークを概念化し,提案する。
さらに、この概念はロボット学習プロセスに直接人間の関与を予測し、より高い適応性とタスクの一般化をもたらす。
本稿は,提案するフレームワークを実現する上で重要な技術を強調し,デジタルエコシステム全体を発展させることの重要性を強調した。
さらに,人間とロボットのコラボレーションにおけるXRの既存の実装手法を概観し,多様な視点と方法論を示す。
課題と今後の展望を議論し、より自然な人間とロボットの相互作用と産業の景観の統合のために、XRの大きな障害と潜在的研究の道のりを掘り下げる。
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