論文の概要: Hierarchical Deep Learning for Intention Estimation of Teleoperation Manipulation in Assembly Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19770v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 18:45:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 17:33:35.702480
• Title: Hierarchical Deep Learning for Intention Estimation of Teleoperation Manipulation in Assembly Tasks
• Title（参考訳）: 組立作業における遠隔操作の意図推定のための階層的深層学習
• Authors: Mingyu Cai, Karankumar Patel, Soshi Iba, Songpo Li,
• Abstract要約: 人間とロボットのコラボレーションにおいて、共有制御は、製造および組み立てプロセスの効率を改善するためにロボット操作を遠隔操作する機会を提供する。 この目的のためには、行動観察に依存して、頑健で迅速な意図推定が必要である。 このフレームワークは、ニューラルネットワークにマルチスケール階層情報を組み込むことにより、階層レベルでの意図推定手法、すなわち低レベルな行動と高レベルなタスクを示す。 様々な入力による予測力の分析は、予測精度と早期意図同定の点で、深層階層モデルの優位性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4913500484755087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In human-robot collaboration, shared control presents an opportunity to teleoperate robotic manipulation to improve the efficiency of manufacturing and assembly processes. Robots are expected to assist in executing the user's intentions. To this end, robust and prompt intention estimation is needed, relying on behavioral observations. The framework presents an intention estimation technique at hierarchical levels i.e., low-level actions and high-level tasks, by incorporating multi-scale hierarchical information in neural networks. Technically, we employ hierarchical dependency loss to boost overall accuracy. Furthermore, we propose a multi-window method that assigns proper hierarchical prediction windows of input data. An analysis of the predictive power with various inputs demonstrates the predominance of the deep hierarchical model in the sense of prediction accuracy and early intention identification. We implement the algorithm on a virtual reality (VR) setup to teleoperate robotic hands in a simulation with various assembly tasks to show the effectiveness of online estimation.
• Abstract（参考訳）: 人間とロボットのコラボレーションにおいて、共有制御は、製造および組み立てプロセスの効率を改善するためにロボット操作を遠隔操作する機会を提供する。 ロボットはユーザの意図の実行を支援することが期待されている。 この目的のためには、行動観察に頼って頑健で迅速な意図推定が必要である。 このフレームワークは、ニューラルネットワークにマルチスケール階層情報を組み込むことにより、階層レベルでの意図推定手法、すなわち低レベルな行動と高レベルなタスクを示す。 技術的には、全体的な正確性を高めるために階層的な依存性損失を使用します。 さらに,入力データの適切な階層的予測ウィンドウを割り当てるマルチウィンドウ手法を提案する。 様々な入力による予測力の分析は、予測精度と早期意図同定の点で、深層階層モデルの優位性を示す。 本アルゴリズムは,仮想現実感(VR)装置上に実装され,ロボットハンドを様々な組立タスクでシミュレーションし,オンライン推定の有効性を示す。

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