論文の概要: Relevance for Human Robot Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07753v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 04:57:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 17:41:46.064542
• Title: Relevance for Human Robot Collaboration
• Title（参考訳）: 人間ロボットのコラボレーションの関連性
• Authors: Xiaotong Zhang, Dingcheng Huang, Kamal Youcef-Toumi,
• Abstract要約: 本稿では,新しい概念とシーン理解的アプローチ「関連性」を紹介する。 そこで我々は,関連性判定を選択的にトリガするイベントベースフレームワークを開発した。 実世界のデモでは、人間を日々のタスクでインテリジェントに支援する関連フレームワークの能力が紹介されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.009969292588733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective human-robot collaboration (HRC) requires the robots to possess human-like intelligence. Inspired by the human's cognitive ability to selectively process and filter elements in complex environments, this paper introduces a novel concept and scene-understanding approach termed `relevance.' It identifies relevant components in a scene. To accurately and efficiently quantify relevance, we developed an event-based framework that selectively triggers relevance determination, along with a probabilistic methodology built on a structured scene representation. Simulation results demonstrate that the relevance framework and methodology accurately predict the relevance of a general HRC setup, achieving a precision of 0.99 and a recall of 0.94. Relevance can be broadly applied to several areas in HRC to improve task planning time by 79.56% compared with pure planning for a cereal task, reduce perception latency by up to 26.53% for an object detector, improve HRC safety by up to 13.50% and reduce the number of inquiries for HRC by 75.36%. A real-world demonstration showcases the relevance framework's ability to intelligently assist humans in everyday tasks.
• Abstract（参考訳）: 効果的な人間ロボットコラボレーション(HRC)は、ロボットに人間のような知性を持つことを要求する。 複雑な環境下で要素を選択的に処理・フィルタリングする人間の認知能力に触発された本研究では,「関連性」と呼ばれる新たな概念とシーン理解アプローチを提案する。 「シーン内の関連要素を識別する。」 関連性決定を選択的にトリガするイベントベースのフレームワークと,構造化シーン表現に基づく確率論的手法を,正確かつ効率的に定量化する。 シミュレーションの結果,一般HRCセットアップの妥当性を正確に予測し,精度0.99,リコール0.94を達成した。 関連性は、シリアルタスクの純粋な計画に比べて79.56%改善し、物体検出器の知覚遅延を26.53%削減し、HRCの安全性を13.50%改善し、HRCの問い合わせ回数を75.36%削減するために、HRCのいくつかの領域に広く適用することができる。 実世界のデモでは、人間を日々のタスクでインテリジェントに支援する関連フレームワークの能力が紹介されている。

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