Hierarchical Procedural Framework for Low-latency Robot-Assisted Hand-Object Interaction
作者: Mingqi Yuan, Huijiang Wang, Kai-Fung Chu, Fumiya Iida, Bo Li, Wenjun Zeng
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2024-05-29 (更新: 2025-07-09)
备注: 6 pages, 5 figures
期刊: 2025 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
💡 一句话要点
提出一种低延迟分层程序框架，用于机器人辅助的手-物交互
🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 机器人辅助 手-物交互 分层控制 人机交互 三维重建
📋 核心要点
- 现有的人机交互技术在准确感知人类动作和实现自适应控制方面仍面临挑战，难以实现人与机器人动作之间的无缝协调。
- 论文提出一种分层程序框架，通过RGB图像重建人手3D模型，并设计运动原语驱动机器人动作，实现动态的机器人辅助手-物交互。
- 实验结果表明，该框架在远程交互场景中实现了人与机器人行为的自适应协调，延迟小于等于0.3秒，并在戒指佩戴任务中展现了应用潜力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种分层程序框架，旨在实现动态的机器人辅助手-物交互（HOI）。该框架利用一个开环层级结构，基于RGB图像进行人手的三维重建，并设计运动原语将手部动作转化为机器人动作。低层级的协调结构通过持续更新的三维手部模型来微调机器人的动作。实验验证表明了该分层控制架构的有效性。在远程交互场景中，人与机器人行为之间的自适应协调实现了≤0.3秒的延迟。戒指佩戴任务的案例研究表明了该工作在医疗保健和制造业等辅助技术中的潜在应用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人辅助手-物交互中，如何实现低延迟、高精度的机器人动作控制，以配合人类手部动作的问题。现有方法在感知人类动作和控制机器人自适应运动方面存在不足，难以保证交互的实时性和流畅性。
核心思路：论文的核心思路是采用分层控制架构，将任务分解为高层级的运动规划和低层级的运动微调。高层级利用视觉信息进行粗略的动作规划，低层级则基于实时更新的3D手部模型进行精细的运动调整，从而实现快速响应和精确控制。
技术框架：该框架包含两个主要层级：1) 开环层级：利用RGB图像进行人手的三维重建，并基于重建结果设计运动原语，将手部动作转化为机器人的初步动作指令。2) 低层级协调层级：基于连续更新的3D手部模型，对机器人的动作进行微调，以实现更精确的配合。两个层级协同工作，实现低延迟的机器人辅助手-物交互。
关键创新：该方法的关键创新在于分层控制架构的设计，它将视觉感知和运动控制相结合，实现了快速、自适应的机器人动作生成。与传统的基于预编程或示教的方法相比，该方法具有更强的灵活性和适应性，能够更好地应对动态变化的人类动作。
关键设计：运动原语的设计是关键。论文根据手部动作的类型，设计了一系列运动原语，例如抓取、放置等。这些运动原语将复杂的手部动作分解为简单的机器人动作序列，从而简化了控制问题。此外，3D手部模型的实时更新也至关重要，它保证了低层级协调的准确性和及时性。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该分层控制架构能够有效实现人与机器人行为之间的自适应协调，在远程交互场景中实现了≤0.3秒的延迟。戒指佩戴任务的案例研究进一步验证了该方法在实际应用中的可行性。虽然论文没有提供与其他基线方法的详细对比数据，但0.3秒的延迟表明了该方法在实时性方面的优势。
🎯 应用场景
该研究成果具有广泛的应用前景，尤其是在医疗保健和制造业等领域。例如，可以应用于辅助手术机器人，帮助医生进行更精确的操作；也可以应用于智能装配线，实现人机协作的自动化生产。此外，该技术还可以用于开发康复机器人，帮助患者进行手部功能的恢复训练，提高生活质量。
📄 摘要（原文）
Advances in robotics have been driving the development of human-robot interaction (HRI) technologies. However, accurately perceiving human actions and achieving adaptive control remains a challenge in facilitating seamless coordination between human and robotic movements. In this paper, we propose a hierarchical procedural framework to enable dynamic robot-assisted hand-object interaction (HOI). An open-loop hierarchy leverages the RGB-based 3D reconstruction of the human hand, based on which motion primitives have been designed to translate hand motions into robotic actions. The low-level coordination hierarchy fine-tunes the robot's action by using the continuously updated 3D hand models. Experimental validation demonstrates the effectiveness of the hierarchical control architecture. The adaptive coordination between human and robot behavior has achieved a delay of $\leq 0.3$ seconds in the tele-interaction scenario. A case study of ring-wearing tasks indicates the potential application of this work in assistive technologies such as healthcare and manufacturing.