Constraint-Aware Intent Estimation for Dynamic Human-Robot Object Co-Manipulation

📄 arXiv: 2409.00215v1 📥 PDF

作者: Yifei Simon Shao, Tianyu Li, Shafagh Keyvanian, Pratik Chaudhari, Vijay Kumar, Nadia Figueroa

分类: cs.RO

发布日期: 2024-08-30

备注: RSS24 version with typos fixed

💡 一句话要点

提出一种约束感知意图估计框架，用于动态人机对象协同操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人机协作 意图估计 动态系统 粒子滤波 可变阻抗控制

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在动态任务中实时估计人类意图，尤其是在考虑人机约束的情况下。
  2. 采用动态系统模型表示人类意图，结合粒子滤波和约束条件进行在线意图估计。
  3. 通过可变阻抗控制器，机器人能根据意图估计的置信度自适应地提供辅助，提升协作安全性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种结合在线估计和控制的框架，旨在帮助机器人理解人类意图，并动态调整其动作，以辅助动态对象协同操作任务，同时考虑机器人和人类的约束。该方法的核心是采用动态系统（DS）模型来表示人类意图。这种低维参数化模型，结合人类的可操作性和机器人的运动学约束，使我们能够仅基于过去的运动数据和跟踪误差，使用粒子滤波器来预测意图。为了实现安全辅助控制，我们提出了一种可变阻抗控制器，该控制器根据DS粒子滤波器的意图估计置信度来调整机器人的阻抗，从而提供辅助。我们在具有挑战性的真实人机协同操作任务中验证了我们的框架，并展示了优于基线的有希望的结果。我们的框架代表了物理人机协作（pHRC）向前迈出的重要一步，确保了机器人与人类的合作互动既可行又有效。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决动态人机协同操作中，机器人如何实时、准确地估计人类意图，并在考虑人机运动学和操作约束的前提下，安全有效地辅助人类完成任务的问题。现有方法通常难以在动态环境中进行实时意图估计，并且忽略了人机之间的约束关系，导致协作效率和安全性降低。

核心思路：论文的核心思路是利用动态系统（DS）模型来表示人类的意图，并结合粒子滤波方法进行在线意图估计。DS模型能够以低维参数化的形式描述人类的运动模式，从而降低了意图估计的复杂性。同时，通过考虑人类的可操作性和机器人的运动学约束，可以提高意图估计的准确性和可靠性。

技术框架：该框架主要包含三个模块：1) 基于动态系统（DS）的人类意图建模模块，用于学习和表示人类的运动模式；2) 基于粒子滤波的在线意图估计模块，利用过去的运动数据和跟踪误差，结合人机约束，实时预测人类意图；3) 基于可变阻抗控制的机器人辅助控制模块，根据意图估计的置信度，自适应地调整机器人的阻抗，提供安全有效的辅助。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 将动态系统模型应用于人机协同操作中的意图估计，实现了低维参数化的意图表示；2) 提出了结合人机约束的粒子滤波方法，提高了意图估计的准确性和鲁棒性；3) 设计了可变阻抗控制器，能够根据意图估计的置信度自适应地调整机器人的辅助行为，提升了协作的安全性。

关键设计：DS模型通过学习人类的运动轨迹来获得参数，粒子滤波器的状态空间包括DS模型的参数和人类的运动状态，观测模型基于跟踪误差和人机约束。可变阻抗控制器的阻抗参数根据粒子滤波器的置信度进行调整，置信度越高，阻抗越低，机器人提供的辅助越强。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该框架在真实的人机协同操作任务中进行了验证，结果表明，与基线方法相比，该方法能够更准确地估计人类意图，并提供更安全有效的辅助。实验结果表明，该方法能够显著降低人类的施力，并提高任务完成的效率。具体性能数据在论文中进行了详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人机协同操作场景，例如：工业装配、医疗康复、家庭服务等。通过准确估计人类意图并提供适当的辅助，机器人可以更安全、高效地与人类协作，提高生产效率和服务质量。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的动态环境中，实现更智能、更自然的物理人机交互。

📄 摘要（原文）

Constraint-aware estimation of human intent is essential for robots to physically collaborate and interact with humans. Further, to achieve fluid collaboration in dynamic tasks intent estimation should be achieved in real-time. In this paper, we present a framework that combines online estimation and control to facilitate robots in interpreting human intentions, and dynamically adjust their actions to assist in dynamic object co-manipulation tasks while considering both robot and human constraints. Central to our approach is the adoption of a Dynamic Systems (DS) model to represent human intent. Such a low-dimensional parameterized model, along with human manipulability and robot kinematic constraints, enables us to predict intent using a particle filter solely based on past motion data and tracking errors. For safe assistive control, we propose a variable impedance controller that adapts the robot's impedance to offer assistance based on the intent estimation confidence from the DS particle filter. We validate our framework on a challenging real-world human-robot co-manipulation task and present promising results over baselines. Our framework represents a significant step forward in physical human-robot collaboration (pHRC), ensuring that robot cooperative interactions with humans are both feasible and effective.