論文の概要: Relevance-driven Decision Making for Safer and More Efficient Human Robot Collaboration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13998v1
- Date: Sat, 21 Sep 2024 03:20:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 04:06:38.451125
- Title: Relevance-driven Decision Making for Safer and More Efficient Human Robot Collaboration
- Title（参考訳）: 安全で効率的なロボット協調のための関連性駆動型意思決定
- Authors: Xiaotong Zhang, Dingcheng Huang, Kamal Youcef-Toumi,
- Abstract要約: 我々は人間ロボットコラボレーション(HRC)に関する新しい概念を紹介した。
関連性は、人間の目的や他の要因に対する対象の適用性と関係性に基づく対象の重要性として定義される。
我々は、リアルタイムと非同期処理を統合した新しい2ループフレームワークを開発し、関連性を定量化し、より安全で効率的なHRCに適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.009969292588733
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Human intelligence possesses the ability to effectively focus on important environmental components, which enhances perception, learning, reasoning, and decision-making. Inspired by this cognitive mechanism, we introduced a novel concept termed relevance for Human-Robot Collaboration (HRC). Relevance is defined as the importance of the objects based on the applicability and pertinence of the objects for the human objective or other factors. In this paper, we further developed a novel two-loop framework integrating real-time and asynchronous processing to quantify relevance and apply relevance for safer and more efficient HRC. The asynchronous loop leverages the world knowledge from an LLM and quantifies relevance, and the real-time loop executes scene understanding, human intent prediction, and decision-making based on relevance. In decision making, we proposed and developed a human robot task allocation method based on relevance and a novel motion generation and collision avoidance methodology considering the prediction of human trajectory. Simulations and experiments show that our methodology for relevance quantification can accurately and robustly predict the human objective and relevance, with an average accuracy of up to 0.90 for objective prediction and up to 0.96 for relevance prediction. Moreover, our motion generation methodology reduces collision cases by 63.76% and collision frames by 44.74% when compared with a state-of-the-art (SOTA) collision avoidance method. Our framework and methodologies, with relevance, guide the robot on how to best assist humans and generate safer and more efficient actions for HRC.
- Abstract（参考訳）: 人間の知性は、知覚、学習、推論、意思決定を強化する重要な環境要素に効果的に集中する能力を持っている。
この認知メカニズムに触発されて,人間ロボットコラボレーション(HRC)の関連性(relevance for Human-Robot Collaboration)という新しい概念を導入した。
関連性は、人間の目的や他の要因に対する対象の適用性と関係性に基づく対象の重要性として定義される。
本稿では,リアルタイム処理と非同期処理を統合した新しい2ループフレームワークを開発し,その妥当性を定量化し,より安全で効率的なHRCに適用する。
非同期ループは、LLMからの世界知識を活用して関連性を定量化し、リアルタイムループは関連性に基づいてシーン理解、人間の意図予測、意思決定を実行する。
意思決定において,人間軌道の予測を考慮した人間ロボットタスク割当手法と新たな動き生成・衝突回避手法を提案し,提案手法を開発した。
シミュレーションと実験により,我々の妥当性定量化手法は,人間の目的と妥当性を正確に正確に予測でき,平均精度は客観予測で0.90,関連予測で0.96と推定された。
さらに,動作生成手法により衝突事故を63.76%減らし,衝突フレームを44.74%減らした。
我々のフレームワークと方法論は、人間に最適な支援方法と、より安全で効率的なHRC行動を生成する方法をロボットに案内する。
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