Benchmarking Adaptive Intelligence and Computer Vision on Human-Robot Collaboration

📄 arXiv: 2409.19856v1 📥 PDF

作者: Salaar Saraj, Gregory Shklovski, Kristopher Irizarry, Jonathan Vet, Yutian Ren

分类: cs.RO, cs.CV, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2024-09-30

备注: 7 Pages, 9 Figures. 14 References. Submitted to IEEE RA-L Journal and ICRA 2025 Conference. This work has been submitted to the IEEE for possible publication

💡 一句话要点

提出自适应智能与自标记方法，提升人机协作中机器人意图识别的鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机协作 意图识别 自适应智能 自标记 概念漂移 深度学习 骨骼姿态

📋 核心要点

  1. 现有HRC系统难以适应新环境，面临概念漂移的挑战，导致机器人意图识别性能下降。
  2. 集成自适应智能和自标记(SLB)机制，利用状态检测算法精确标注意图，提升模型在变化环境中的适应性。
  3. 实验表明，结合骨骼姿态预处理的MViT2模型准确率达83%，SLB标注准确率达91%，有效对抗概念漂移。

📝 摘要（中文）

本文针对工业4.0中人机协作(HRC)面临的概念漂移问题，提出了一种集成自适应智能和自标记(SLB)的方法，以提高HRC系统中意图识别的鲁棒性。该方法首先通过摄像头和重量传感器收集数据，然后标注意图和状态变化。接着，训练不同的深度学习模型，并采用不同的预处理技术来识别和预测意图。此外，开发了一种自定义状态检测算法，通过提供精确的状态变化定义和时间戳来增强SLB的准确性。实验结果表明，采用骨骼姿态预处理的MViT2模型在我们的数据环境中达到了83%的准确率，而没有骨骼姿态提取的MViT2模型的准确率为79%。此外，我们的SLB机制实现了91%的标注准确率，显著减少了手动标注所需的时间。最后，我们观察到模型性能的快速提升，通过在与原始训练环境存在关键差异的转移域中，对不同增量的自标记数据进行微调，从而对抗概念漂移。这项研究展示了通过我们的方法论中展示的步骤在制造业中快速部署智能协作机器人的潜力，为更具适应性和高效性的HRC系统铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人机协作（HRC）中由于环境变化导致的概念漂移问题，现有方法难以适应新的工作环境，导致机器人无法准确识别人的意图，从而影响协作效率和安全性。现有方法依赖大量人工标注数据，成本高昂且难以实时更新。

核心思路：论文的核心思路是结合自适应智能和自标记（SLB）机制，使机器人能够自动学习和适应新的环境。通过状态检测算法精确地标注意图，并利用自标记数据微调模型，从而快速适应概念漂移。这种方法旨在减少对人工标注的依赖，并提高模型在动态环境中的鲁棒性。

技术框架：整体框架包括数据采集、意图标注、模型训练和自适应调整四个主要阶段。数据采集阶段使用摄像头和重量传感器收集人的动作和状态信息。意图标注阶段利用自定义状态检测算法和SLB机制自动标注数据。模型训练阶段使用深度学习模型（如MViT2）进行意图识别。自适应调整阶段利用自标记数据微调模型，以适应新的环境。

关键创新：论文的关键创新在于集成了自适应智能和自标记机制，并开发了自定义状态检测算法。与传统的依赖人工标注的方法不同，该方法能够自动生成标注数据，并快速适应概念漂移。此外，结合骨骼姿态预处理进一步提升了意图识别的准确率。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用MViT2模型作为意图识别的基础模型；2) 开发自定义状态检测算法，用于精确检测状态变化并生成时间戳；3) 采用骨骼姿态预处理技术，提取人体关键点的姿态信息，以提高意图识别的准确率；4) 使用自标记数据进行模型微调，以适应新的环境。

📊 实验亮点

实验结果表明，采用骨骼姿态预处理的MViT2模型在特定数据环境中达到了83%的意图识别准确率，相比没有骨骼姿态提取的MViT2模型提升了4%。此外，自标记(SLB)机制实现了91%的标注准确率，显著减少了人工标注所需的时间。通过在转移域中对自标记数据进行微调，模型性能得到快速提升，有效对抗了概念漂移。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人机协作场景，如智能制造、仓储物流、医疗康复等。通过提高机器人对人类意图的理解能力，可以实现更安全、高效的人机协作，降低生产成本，提高生产效率，并为未来的智能工厂提供技术支撑。

📄 摘要（原文）

Human-Robot Collaboration (HRC) is vital in Industry 4.0, using sensors, digital twins, collaborative robots (cobots), and intention-recognition models to have efficient manufacturing processes. However, Concept Drift is a significant challenge, where robots struggle to adapt to new environments. We address concept drift by integrating Adaptive Intelligence and self-labeling (SLB) to improve the resilience of intention-recognition in an HRC system. Our methodology begins with data collection using cameras and weight sensors, which is followed by annotation of intentions and state changes. Then we train various deep learning models with different preprocessing techniques for recognizing and predicting the intentions. Additionally, we developed a custom state detection algorithm for enhancing the accuracy of SLB, offering precise state-change definitions and timestamps to label intentions. Our results show that the MViT2 model with skeletal posture preprocessing achieves an accuracy of 83% on our data environment, compared to the 79% accuracy of MViT2 without skeleton posture extraction. Additionally, our SLB mechanism achieves a labeling accuracy of 91%, reducing a significant amount of time that would've been spent on manual annotation. Lastly, we observe swift scaling of model performance that combats concept drift by fine tuning on different increments of self-labeled data in a shifted domain that has key differences from the original training environment.. This study demonstrates the potential for rapid deployment of intelligent cobots in manufacturing through the steps shown in our methodology, paving a way for more adaptive and efficient HRC systems.