論文の概要: Let the Body Follow: Coupled Egocentric Control for Whole-Body Robot Teleoperation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.16095v1
- Date: Fri, 17 Jul 2026 16:26:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-20 17:56:52.900262
- Title: Let the Body Follow: Coupled Egocentric Control for Whole-Body Robot Teleoperation
- Title(参考訳): 体をフォローさせる: 全体ロボット遠隔操作のための共用エゴセントリックコントロール
- Abstract要約: 全体遠隔操作では、ロボットコンポーネント間の知覚、操作、姿勢、移動を調整する必要がある。
本研究では,ロボットの胴体とベースが操作者の頭部と腕の動きに自動的に反応するエゴセントリック制御を提案する。
TIAGo移動マニピュレータの全身遠隔操作をホームケアにインスパイアされたタスクに応用するためのユーザスタディとして,本手法を評価した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.745182376433686
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Whole-body teleoperation requires users to coordinate perception, manipulation, posture, and mobility across multiple robot components. This coordination is difficult because users must simultaneously control the robot's head, arms, torso, and base while maintaining task awareness and avoiding kinematic or environmental constraints. In this paper, we propose coupled egocentric control, a body-following teleoperation approach in which the robot's torso and base automatically respond to the operator's head and arm motions. Rather than requiring explicit touchpad commands for every torso or base adjustment, the system lets users focus on gaze and hand control: head pitch adjusts torso height, head yaw drives base rotation, end-effector height adjusts torso motion, and end-effector workspace boundaries trigger base translation. We evaluate this approach in a user study on whole-body teleoperation of a TIAGo mobile manipulator for home-care-inspired tasks. Compared with a baseline hybrid interface, coupled egocentric control improves object manipulation efficiency, reduces button-based control effort and arm singularities, lowers mental demand and overall workload, and increases ease of use, ease of learning, confidence, and user preference for torso and base control.
- Abstract(参考訳): 全体遠隔操作では、複数のロボットコンポーネントをまたいだ知覚、操作、姿勢、移動を調整する必要がある。
この調整は、ロボットの頭、腕、胴体、ベースを同時に制御し、タスクの認識を維持し、運動や環境の制約を回避する必要があるため困難である。
本稿では,ロボットの胴体とベースが操作者の頭部と腕の動きに自動的に反応する身体追従型遠隔操作手法である,共振中心制御を提案する。
ヘッドピッチは胴体の高さを調節し、ヘッドヨーはベースローテーションを駆動し、エンドエフェクターハイトは胴体の動きを調整し、エンドエフェクターワークスペースバウンダリはベーストランスレーションをトリガーする。
TIAGo移動マニピュレータの全身遠隔操作をホームケアにインスパイアされたタスクに応用するためのユーザスタディとして,本手法を評価した。
ベースラインハイブリッドインタフェースと比較して、結合型エゴセントリックコントロールはオブジェクト操作効率を向上し、ボタンベースの制御作業とアームの特異性を低減し、精神的な要求と全体の負荷を低減し、使用の容易さ、学習の容易さ、信頼性、および胴体とベースコントロールに対するユーザの好みを向上する。
関連論文リスト
- Understanding Whole-Body Robot Teleoperation Strategies Under Diverse Task Objectives and Constraints [2.9439848714137438]
本研究では,複雑な全身ロボット遠隔操作の制御戦略について検討し,アクティブな知覚,バイマニュアル操作,ナビゲーションを協調する。
我々は,TAAGo移動マニピュレータの全身遠隔操作に自由形式と制約付き制御を組み合わせたハイブリッド制御フレームワークを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-11T03:03:14Z) - Towards Human-level Dexterous Teleoperation [62.77371751776912]
人レベルのデキスタラス遠隔操作は、動的手動物体接触による物体の動きを正確に制御する必要がある。
我々は,操作者の意図を学習された低レベルのコンタクト実行にマッピングするハンドオブジェクト・コトラッキング・コントローラであるTeleDexterを紹介した。
我々はTeleDexterを、物体の向きを変える7つの難易度遠隔操作タスクと、両手にわたる長距離ツールを用いて評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-13T12:36:47Z) - A Minimum-Energy Control Approach for Redundant Mobile Manipulators in Physical Human-Robot Interaction Applications [0.27998963147546146]
本稿では,上面にロボットアームを装着した移動体ベースからなる移動体マニピュレータの制御手法を提案する。
提案手法は, 全身ロボットシステムに格納される全体の運動エネルギーを削減し, システム性能をベンチマーク法と比較して改善することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-26T10:01:34Z) - ZeroWBC: Learning Natural Visuomotor Humanoid Control Directly from Human Egocentric Video [52.78703020909145]
我々は、人間中心のビデオから直接、自然なヒューマノイドビジュモータ制御ポリシーを学ぶ新しいフレームワークであるZeroWBCを紹介した。
提案手法はまず視覚言語モデル(VLM)を微調整し,テキスト命令とエゴセントリックな視覚コンテキストに基づく将来の身体全体の動作を予測する。
ユニツリーG1ヒューマノイドロボットの実験では,動作の自然性と汎用性において,本手法がベースラインアプローチより優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-10T04:19:43Z) - Safe Whole-Body Loco-Manipulation via Combined Model and Learning-based Control [46.47619556874003]
そこで本研究では,マニピュレータアームのモデルベースアプタンス制御と足歩行の強化学習ポリシを組み合わせた全身制御を提案する。
アクセタンスコントローラは、物理的相互作用中に人間によって適用されるような外部レンチを、望ましいエンドエフェクタ速度にマッピングし、従順な振る舞いを可能にする。
6-DoFアームと手首に装着した6-DoF Force/Torqueセンサーを備えたUnitree Go2四足歩行ロボットを用いて,シミュレーションとハードウェアの両方におけるアプローチを検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-02T22:31:12Z) - Postural Virtual Fixtures for Ergonomic Physical Interactions with Supernumerary Robotic Bodies [14.967499134752464]
我々は,非エルゴノミック姿勢が検出された場合に,SRBユーザに審美的フィードバックを提供する新しい制御フレームワークを提案する。
このアプローチは、人間工学的習慣の長期学習を促進し、身体的相互作用における適切な姿勢を促進することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-30T07:44:41Z) - CHIP: Adaptive Compliance for Humanoid Control through Hindsight Perturbation [70.5382178207975]
hIsight Perturbation (CHIP)は、制御可能なエンドエフェクタ剛性を実現するプラグイン・アンド・プレイモジュールである。
CHIPの実装は簡単で、データ拡張も追加の報酬チューニングも必要ありません。
そこで本研究では,CHIPでトレーニングした汎用モーショントラッキングコントローラが,多種多様な操作タスクを実行できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-16T18:56:04Z) - A Vision-Based Shared-Control Teleoperation Scheme for Controlling the Robotic Arm of a Four-Legged Robot [0.9699673328328621]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-20T18:31:57Z) - HOMIE: Humanoid Loco-Manipulation with Isomorphic Exoskeleton Cockpit [52.12750762494588]
本稿では,半自律遠隔操作システムHOMIEを紹介する。
ペダルにマッピングされた身体制御のための強化学習ポリシー、腕制御のための異形外骨格アーム、手操作のためのモーションセンシンググローブを組み合わせている。
このシステムは完全なオープンソースであり、デモとコードはhttps://homietele.org/.com/で見ることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-18T16:33:38Z) - Human-Agent Joint Learning for Efficient Robot Manipulation Skill Acquisition [48.65867987106428]
本稿では,人間とロボットの協調学習システムについて紹介する。
これにより、ロボットエンドエフェクターの制御を学習支援エージェントと共有することができる。
これにより、ダウンストリームタスクにおいて、収集されたデータが十分な品質であることを保証しながら、人間の適応の必要性を減らすことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-29T03:37:29Z) - Learning Force Control for Legged Manipulation [18.894304288225385]
本稿では,力覚へのアクセスを必要とせず,直接力制御のためのRLポリシーを訓練する方法を提案する。
腕を持つ四足ロボットの全身制御プラットフォーム上で本手法を実証する。
足のマニピュレータに学習した全身力制御を初めて導入し、より汎用的で適応可能な脚ロボットの道を歩む。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-02T15:53:43Z)
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。