論文の概要: XR$^3$: An Extended Reality Platform for Social-Physical Human-Robot Interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12395v3
- Date: Fri, 23 Jan 2026 11:54:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.828383
- Title: XR$^3$: An Extended Reality Platform for Social-Physical Human-Robot Interaction
- Title（参考訳）: XR$^3$: 社会物理学的人間-ロボットインタラクションのための拡張現実感プラットフォーム
- Authors: Chao Wang, Anna Belardinelli, Michael Gienger,
- Abstract要約: 提案するXR$3$は、HRI研究のための、共位置演算子と隠れたデュアルVRヘッドセットプラットフォームである。
ロボットの上半身の動き、頭と目の動き、表情は、操作者の追跡された手足と顔信号からマッピングされる。
システム設計とキャリブレーションを詳述し、タッチベースのWizard-of-Oz研究でそのプラットフォームを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.5509967369489965
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Social-physical human-robot interaction (spHRI) is difficult to study: building and programming robots that integrate multiple interaction modalities is costly and slow, while VR-based prototypes often lack physical contact, breaking users' visuo-tactile expectations. We present XR$^3$, a co-located dual-VR-headset platform for HRI research in which an attendee and a hidden operator share the same physical space while experiencing different virtual embodiments. The attendee sees an expressive virtual robot that interacts face-to-face in a shared virtual environment. In real time, the robot's upper-body motion, head and gaze behavior, and facial expressions are mapped from the operator's tracked limbs and face signals. Because the operator is co-present and calibrated in the same coordinate frame, the operator can also touch the attendee, enabling perceived robot touch synchronized with the robot's visible hands. Finger and hand motion is mapped to the robot avatar using inverse kinematics to support precise contact. Beyond motion retargeting, XR$^3$ supports social retargeting of multiple nonverbal cues that can be experimentally varied while keeping physical interaction constant. We detail the system design and calibration, and demonstrate the platform in a touch-based Wizard-of-Oz study, lowering the barrier to prototyping and evaluating embodied, contact-based robot behaviors.
- Abstract（参考訳）: 複数のインタラクションモダリティを統合するロボットの構築とプログラミングはコストがかかり、遅い。一方、VRベースのプロトタイプは物理的接触を欠いていることが多く、ユーザの視力と触覚の期待を損なう。
我々は,HRI研究のための共同配置型デュアルVRヘッドセットプラットフォームであるXR$^3$を提示する。
参加者は、共有仮想環境で対面する表現力のある仮想ロボットを見る。
ロボットの上半身の動き、頭部および視線行動、表情を、操作者の追跡された手足と顔信号からリアルタイムでマッピングする。
操作者は同じ座標フレームで同じ表示と校正を行うため、操作者は参加者に触れることができ、認識されたロボットのタッチがロボットの目に見える手と同期できるようにする。
指と手の動きは、逆運動学を用いてロボットアバターにマッピングされ、正確な接触をサポートする。
モーションリターゲティング以外にも、XR$^3$は物理的相互作用を一定に保ちながら実験的に変化する複数の非言語的手がかりの社会的リターゲティングをサポートする。
システム設計とキャリブレーションを詳述し、タッチベースのWizard-of-Oz研究でプラットフォームを実証し、プロトタイピングの障壁を低くし、具体化された接触型ロボットの動作を評価する。
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