論文の概要: GNN-based Decentralized Perception in Multirobot Systems for Predicting Worker Actions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04193v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 00:06:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:54:58.880740
• Title: GNN-based Decentralized Perception in Multirobot Systems for Predicting Worker Actions
• Title（参考訳）: 作業者の行動を予測するマルチロボットシステムにおけるGNNに基づく分散認識
• Authors: Ali Imran, Giovanni Beltrame, David St-Onge,
• Abstract要約: 本稿では,移動ロボットが人間の行動に関する情報を分散的に理解し,共有することのできる認識フレームワークを提案する。 スウォームにインスパイアされた意思決定プロセスは、すべてのロボットが人間の行動の統一的な解釈に合意することを保証するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.260881600042374
• License:
• Abstract: In industrial environments, predicting human actions is essential for ensuring safe and effective collaboration between humans and robots. This paper introduces a perception framework that enables mobile robots to understand and share information about human actions in a decentralized way. The framework first allows each robot to build a spatial graph representing its surroundings, which it then shares with other robots. This shared spatial data is combined with temporal information to track human behavior over time. A swarm-inspired decision-making process is used to ensure all robots agree on a unified interpretation of the human's actions. Results show that adding more robots and incorporating longer time sequences improve prediction accuracy. Additionally, the consensus mechanism increases system resilience, making the multi-robot setup more reliable in dynamic industrial settings.
• Abstract（参考訳）: 産業環境では、人間とロボットの安全かつ効果的なコラボレーションを確保するためには、人間の行動を予測することが不可欠である。 本稿では,移動ロボットが人間の行動に関する情報を分散的に理解し,共有することのできる認識フレームワークを提案する。 このフレームワークはまず各ロボットが周囲を表す空間グラフを作り、それを他のロボットと共有する。 この共有空間データは、時間とともに人の行動を追跡するための時間情報と組み合わせられる。 スウォームにインスパイアされた意思決定プロセスは、すべてのロボットが人間の行動の統一的な解釈に合意することを保証するために使用される。 その結果、より多くのロボットを追加し、長い時間列を組み込むことで予測精度が向上した。 さらに、コンセンサス機構はシステムのレジリエンスを高め、動的産業環境でのマルチボットセットアップをより信頼性を高める。

関連論文リスト

• Human Reactions to Incorrect Answers from Robots [0.0]
  この研究は、ロボットの故障に対する人間の反応によって、信頼力学とシステム設計がどう影響するかを体系的に研究した。 その結果、ロボット技術に対する参加者の信頼は、ロボットが誤りや限界を認識したときに著しく増大した。 この研究は人間とロボットの相互作用の科学を進歩させ、ロボット技術の普及を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T11:00:11Z)
• Robot Interaction Behavior Generation based on Social Motion Forecasting for Human-Robot Interaction [9.806227900768926]
  本稿では,共有ロボット表現空間における社会的動き予測のモデル化を提案する。 ECHOは上記の共有空間で活動し、社会的シナリオで遭遇したエージェントの将来の動きを予測する。 我々は,多対人動作予測タスクにおけるモデルの評価を行い,最先端の性能を大きなマージンで獲得する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T11:37:14Z)
• InteRACT: Transformer Models for Human Intent Prediction Conditioned on Robot Actions [7.574421886354134]
  InteRACTアーキテクチャは、大規模な人間と人間のデータセットと小さな人間とロボットのデータセットの微細構造に関する条件付き意図予測モデルを事前訓練する。 実世界の協調的なロボット操作タスクについて評価し、条件付きモデルが様々な限界ベースラインよりも改善されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T19:15:17Z)
• ImitationNet: Unsupervised Human-to-Robot Motion Retargeting via Shared Latent Space [9.806227900768926]
  本稿では,ロボットの動きに対する新しいディープラーニング手法を提案する。 本手法では,新しいロボットへの翻訳を容易にする,人間とロボットのペアデータを必要としない。 我々のモデルは、効率と精度の観点から、人間とロボットの類似性に関する既存の研究よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T08:55:04Z)
• HERD: Continuous Human-to-Robot Evolution for Learning from Human Demonstration [57.045140028275036]
  本研究では,マイクロ進化的強化学習を用いて,操作スキルを人間からロボットに伝達可能であることを示す。 本稿では,ロボットの進化経路とポリシーを協調的に最適化する多次元進化経路探索アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T15:56:13Z)
• Generalizable Human-Robot Collaborative Assembly Using Imitation Learning and Force Control [17.270360447188196]
  本稿では,実演から学び,ポーズ推定を用いたロボット協調組立システムを提案する。 提案システムでは, ロボット組立シナリオにおいて, 物理的6DoFマニピュレータを用いて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-02T20:35:55Z)
• Synthesis and Execution of Communicative Robotic Movements with Generative Adversarial Networks [59.098560311521034]
  我々は、繊細な物体を操作する際に人間が採用するのと同じキネマティクス変調を2つの異なるロボットプラットフォームに転送する方法に焦点を当てる。 我々は、ロボットのエンドエフェクターが採用する速度プロファイルを、異なる特徴を持つ物体を輸送する際に人間が何をするかに触発されて調整する。 我々は、人体キネマティクスの例を用いて訓練され、それらを一般化し、新しい有意義な速度プロファイルを生成する、新しいジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークアーキテクチャを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T15:03:05Z)
• REvolveR: Continuous Evolutionary Models for Robot-to-robot Policy Transfer [57.045140028275036]
  本研究では,運動学や形態学など,異なるパラメータを持つ2つの異なるロボット間でポリシーを伝達する問題を考察する。 模倣学習手法を含む動作や状態遷移の分布を一致させることで、新しいポリシーを訓練する既存のアプローチは、最適な動作や/または状態分布が異なるロボットでミスマッチしているために失敗する。 本稿では,物理シミュレータに実装されたロボット政策伝達に連続的進化モデルを用いることで,$RevolveR$という新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-10T18:50:25Z)
• Spatial Computing and Intuitive Interaction: Bringing Mixed Reality and Robotics Together [68.44697646919515]
  本稿では,空間コンピューティングを応用し,新しいロボットのユースケースを実現するためのロボットシステムについて述べる。 空間コンピューティングとエゴセントリックな感覚を複合現実感デバイスに組み合わせることで、人間の行動をキャプチャして理解し、それらを空間的な意味を持つ行動に変換することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-03T10:04:26Z)
• Show Me What You Can Do: Capability Calibration on Reachable Workspace for Human-Robot Collaboration [83.4081612443128]
  本稿では,REMPを用いた短時間キャリブレーションにより,ロボットが到達できると考える非専門家と地道とのギャップを効果的に埋めることができることを示す。 この校正手順は,ユーザ認識の向上だけでなく,人間とロボットのコラボレーションの効率化にも寄与することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-06T09:14:30Z)
• Human Grasp Classification for Reactive Human-to-Robot Handovers [50.91803283297065]
  本稿では,ロボットが人間に遭遇するロボットのハンドオーバに対するアプローチを提案する。 対象物をさまざまな手形やポーズで保持する典型的な方法をカバーする,人間の把握データセットを収集する。 本稿では,検出した把握位置と手の位置に応じて人手から対象物を取り出す計画実行手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-12T19:58:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。