論文の概要: A Vision-Based Shared-Control Teleoperation Scheme for Controlling the Robotic Arm of a Four-Legged Robot
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14994v1
- Date: Wed, 20 Aug 2025 18:31:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.063824
- Title: A Vision-Based Shared-Control Teleoperation Scheme for Controlling the Robotic Arm of a Four-Legged Robot
- Title（参考訳）: 4脚ロボットのロボットアーム制御のためのビジョンベース共有制御遠隔操作方式
- Authors: Murilo Vinicius da Silva, Matheus Hipolito Carvalho, Juliano Negri, Thiago Segreto, Gustavo J. G. Lahr, Ricardo V. Godoy, Marcelo Becker,
- Abstract要約: 本研究は,視覚に基づくポーズ推定パイプラインを活用することで,直感的な遠隔操作を提案する。
このシステムはこれらの手首の動きをロボットアームのコマンドにマッピングし、ロボットの腕をリアルタイムで制御する。
軌道プランナは、障害物とロボットアーム自体との衝突を検出し防止することにより、安全な遠隔操作を保証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7231099917090071
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In hazardous and remote environments, robotic systems perform critical tasks demanding improved safety and efficiency. Among these, quadruped robots with manipulator arms offer mobility and versatility for complex operations. However, teleoperating quadruped robots is challenging due to the lack of integrated obstacle detection and intuitive control methods for the robotic arm, increasing collision risks in confined or dynamically changing workspaces. Teleoperation via joysticks or pads can be non-intuitive and demands a high level of expertise due to its complexity, culminating in a high cognitive load on the operator. To address this challenge, a teleoperation approach that directly maps human arm movements to the robotic manipulator offers a simpler and more accessible solution. This work proposes an intuitive remote control by leveraging a vision-based pose estimation pipeline that utilizes an external camera with a machine learning-based model to detect the operator's wrist position. The system maps these wrist movements into robotic arm commands to control the robot's arm in real-time. A trajectory planner ensures safe teleoperation by detecting and preventing collisions with both obstacles and the robotic arm itself. The system was validated on the real robot, demonstrating robust performance in real-time control. This teleoperation approach provides a cost-effective solution for industrial applications where safety, precision, and ease of use are paramount, ensuring reliable and intuitive robotic control in high-risk environments.
- Abstract（参考訳）: 危険で遠隔的な環境では、ロボットシステムは安全性と効率を向上させるために重要なタスクを実行する。
このうち、マニピュレータアームを備えた四足歩行ロボットは、複雑な操作に対してモビリティと汎用性を提供する。
しかし、ロボットアームの障害物検出と直感的な制御方法の欠如により、限定的または動的に変化する作業空間における衝突リスクが増大するため、四足歩行ロボットの遠隔操作は困難である。
ジョイスティックやパッドによる遠隔操作は直感的ではなく、その複雑さのために高いレベルの専門知識を必要とし、オペレーターに高い認知負荷を与える。
この課題に対処するため、人間の腕の動きを直接ロボットマニピュレータにマッピングする遠隔操作アプローチは、よりシンプルでアクセスしやすいソリューションを提供する。
本研究では、外部カメラと機械学習モデルを用いて操作者の手首位置を検出する視覚ベースのポーズ推定パイプラインを活用することで、直感的な遠隔操作を提案する。
このシステムはこれらの手首の動きをロボットアームのコマンドにマッピングし、ロボットの腕をリアルタイムで制御する。
軌道プランナは、障害物とロボットアーム自体との衝突を検出し防止することにより、安全な遠隔操作を保証する。
システムは実際のロボット上で検証され、リアルタイム制御における堅牢な性能を実証した。
この遠隔操作アプローチは、安全、精度、使いやすさが最重要であり、高リスク環境における信頼性と直感的なロボット制御を確実にする産業アプリケーションに対して、コスト効率の良いソリューションを提供する。
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