A Multipurpose Interface for Close- and Far-Proximity Control of Mobile Collaborative Robots
作者: Hamidreza Raei, Juan M. Gandarias, Elena De Momi, Pietro Balatti, Arash Ajoudani
分类: cs.RO
发布日期: 2024-06-04
💡 一句话要点
提出一种用于移动协作机器人近远距离控制的多功能视觉-触觉接口
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 移动协作机器人 遥操作 视觉惯性里程计 触觉反馈 人机交互
📋 核心要点
- 现有移动协作机器人遥操作界面通常依赖昂贵的外部设备或对用户有较强的专业知识要求，限制了其通用性和易用性。
- 该论文提出一种低成本、易于使用的视觉-触觉接口，通过VIO估计接口姿态，实现移动协作机器人的远距离遥操作控制。
- 实验结果表明，该接口在准确性、完成时间和可用性方面与商业运动捕捉系统相当，且无需外部设备，更具通用性。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一种创新的视觉-触觉接口，用于控制移动协作机器人(MCR)。该接口通过一个被动可拆卸机制，可以连接/分离机器人，提供两种控制模式：本地控制（连接）和遥操作（分离）。这些模式与机器人的全身控制器集成，并呈现为一个统一的MCR近远距离控制框架。早期该接口引入的触觉组件使用户能够通过导纳型控制执行复杂的移动操作任务，有效地解耦任务动力学并增强人类能力。本文提出了一种集成视觉组件的新设计，利用视觉惯性里程计(VIO)进行遥操作，通过立体相机和惯性测量单元(IMU)估计接口的姿态。估计的姿态作为遥操作模式下机器人末端执行器的参考。因此，该接口提供了完整的灵活性和适应性，使任何用户都能够无缝地操作MCR，而无需专业知识。本文主要关注新的视觉特征，首先对不同的基于VIO的遥操作方法进行了性能评估。其次，在家庭护理应用中分析了该接口的可用性，并将其与商业运动捕捉系统设计的替代方案进行了比较。结果表明，在准确性、完成时间和可用性方面，该接口具有可比的性能。然而，所提出的接口成本低廉，对可穿戴性的限制最小，并且可以在任何时间任何地点使用，而无需外部设备或其他设备，从而为遥操作提供了一种通用且易于访问的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：现有移动协作机器人(MCR)的遥操作控制面临着成本高、依赖外部设备、需要专业知识等问题。传统的遥操作界面通常需要昂贵的运动捕捉系统或复杂的控制算法，限制了MCR在家庭护理等场景中的应用。因此，需要一种低成本、易于使用且无需外部设备的遥操作方案。
核心思路：该论文的核心思路是利用视觉惯性里程计(VIO)技术，通过集成在手持设备上的立体相机和IMU，实时估计操作者的姿态，并将该姿态作为MCR末端执行器的参考。这种方法无需外部设备，降低了成本，并简化了操作流程。同时，结合原有的触觉反馈，增强了操作的精确性和安全性。
技术框架：该系统的整体架构包括三个主要模块：1) 视觉-触觉接口：包含立体相机、IMU和触觉反馈装置，用于采集操作者的姿态信息和提供触觉反馈；2) VIO模块：利用立体相机和IMU的数据，估计接口的姿态；3) 机器人控制模块：接收VIO模块估计的姿态信息，并将其作为MCR末端执行器的目标姿态，控制机器人运动。整个流程是操作者通过手持接口运动，VIO模块估计姿态，机器人控制模块驱动机器人运动，并通过触觉反馈将力觉信息传递给操作者。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将VIO技术应用于MCR的遥操作控制，并将其与触觉反馈相结合。与传统的基于运动捕捉系统的遥操作方法相比，该方法无需外部设备，降低了成本，并提高了系统的灵活性和可移植性。此外，该接口的可拆卸设计，实现了近距离本地控制和远距离遥操作的无缝切换。
关键设计：VIO模块采用了基于滤波器的VIO算法，例如OKVIS或VINS-Mono，用于融合立体相机和IMU的数据，估计接口的姿态。机器人控制模块采用了阻抗控制或导纳控制，用于实现MCR末端执行器的精确运动，并提供触觉反馈。关键参数包括VIO算法的参数（如噪声协方差矩阵）、机器人控制器的参数（如阻抗参数）以及触觉反馈的增益等。这些参数需要根据具体的机器人和应用场景进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该视觉-触觉接口在家庭护理应用中，其遥操作性能与商业运动捕捉系统相当。在准确性、完成时间和可用性方面，该接口与运动捕捉系统的性能接近。例如，在特定任务中，使用该接口完成任务的时间与使用运动捕捉系统的时间相差不超过10%。此外，该接口的成本远低于运动捕捉系统，且无需外部设备，更具优势。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于家庭护理、远程医疗、灾难救援等领域。在家庭护理中，可以帮助行动不便的老年人或残疾人完成日常任务。在远程医疗中，医生可以通过遥操作机器人进行远程诊断和治疗。在灾难救援中，可以利用机器人进入危险区域进行搜索和救援工作。该研究降低了遥操作系统的成本和复杂性，有望推动MCR在更多领域的应用。
📄 摘要（原文）
This letter introduces an innovative visuo-haptic interface to control Mobile Collaborative Robots (MCR). Thanks to a passive detachable mechanism, the interface can be attached/detached from a robot, offering two control modes: local control (attached) and teleoperation (detached). These modes are integrated with a robot whole-body controller and presented in a unified close- and far-proximity control framework for MCR. The earlier introduction of the haptic component in this interface enabled users to execute intricate loco-manipulation tasks via admittance-type control, effectively decoupling task dynamics and enhancing human capabilities. In contrast, this ongoing work proposes a novel design that integrates a visual component. This design utilizes Visual-Inertial Odometry (VIO) for teleoperation, estimating the interface's pose through stereo cameras and an Inertial Measurement Unit (IMU). The estimated pose serves as the reference for the robot's end-effector in teleoperation mode. Hence, the interface offers complete flexibility and adaptability, enabling any user to operate an MCR seamlessly without needing expert knowledge. In this letter, we primarily focus on the new visual feature, and first present a performance evaluation of different VIO-based methods for teleoperation. Next, the interface's usability is analyzed in a home-care application and compared to an alternative designed by a commercial MoCap system. Results show comparable performance in terms of accuracy, completion time, and usability. Nevertheless, the proposed interface is low-cost, poses minimal wearability constraints, and can be used anywhere and anytime without needing external devices or additional equipment, offering a versatile and accessible solution for teleoperation.