CoHRT: A Collaboration System for Human-Robot Teamwork
作者: Sujan Sarker, Haley N. Green, Mohammad Samin Yasar, Tariq Iqbal
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2024-10-11
备注: 8 Pages, Robotics Science and Systems (RSS), Safety and Normative Behaviors in Human-Robot Interaction Workshop 2024 (accepted), https://sites.google.com/view/safe-hri/accepted-papers
💡 一句话要点
CoHRT：用于人机团队协作的多人协作系统
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人机协作 团队协作 机器人协作 多智能体系统 协作系统
📋 核心要点
- 现有的人机协作系统通常只支持单人单机器人，缺乏对多人团队协作动态的深入研究，并且大多依赖虚拟环境。
- CoHRT系统通过服务器-客户端架构和视觉跟踪，实现了多人人机团队的无缝协作、协调和通信，支持复杂任务设计。
- CoHRT被用于积木操作和拼图任务，验证了其在记录多模态协作数据和开发自适应机器人协作策略方面的潜力。
📝 摘要（中文）
为了增强团队合作和效率，协作机器人在工厂、医院、学校等领域日益普及。本文提出CoHRT（协作人机团队系统），旨在将人类和机器人无缝集成到有凝聚力的团队中，以实现协调高效的任务执行。该系统能够研究机器人协作策略如何影响团队绩效以及队友感知到的公平性、信任度和安全性。此外，它还可用于研究机器人的规范行为对团队协作的影响，以及机器人行为的可读性和可预测性如何影响人机团队合作以及感知到的安全性和信任度。现有系统通常仅涉及单人单机器人，缺乏对更广泛团队动态的洞察，且依赖于游戏或虚拟仿真，忽略了机器人物理存在的影响，任务多为回合制，影响效率。CoHRT采用基于服务器-客户端的架构、基于视觉的任务环境跟踪系统以及用于团队行动协调的简单界面，支持多人人机团队协作，并允许设计考虑人类队友身心负荷和技能差异的任务。我们使用CoHRT设计了一个由一个Franka Emika Panda机器人和两个人类组成的团队协作的积木操作和拼图任务。该系统能够记录多模态协作数据，以开发自适应机器人协作策略。最后，我们概述了CoHRT在各种人机协作任务中的潜在研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人机协作系统主要集中在单人与单机器人的交互上，缺乏对多人团队协作场景的支持。这些系统往往依赖于虚拟环境或简单的回合制任务，无法充分模拟真实世界中人机协作的复杂性和动态性。此外，现有系统难以有效评估机器人协作策略对团队绩效、公平性、信任度和安全性的影响。
核心思路：CoHRT的核心思路是构建一个能够支持多人参与、实时交互的人机协作平台。通过提供一个共享的任务环境、清晰的通信机制和灵活的任务设计工具，CoHRT旨在促进人与机器人之间的无缝协作，并为研究人机协作策略提供一个可靠的实验平台。该系统强调机器人的物理存在感，并允许研究人员评估机器人行为的可读性和可预测性对团队协作的影响。
技术框架：CoHRT采用基于服务器-客户端的架构。服务器负责维护任务状态、跟踪团队成员的位置和动作，并协调机器人行为。客户端则提供用户界面，允许人类队友查看任务信息、发出指令和进行通信。系统使用基于视觉的跟踪系统来实时感知任务环境，并使用简单的界面来协调团队行动。整个框架支持任务设计，可以考虑人类队友的生理和心理负荷以及团队成员的技能差异。
关键创新：CoHRT的关键创新在于其对多人人机团队协作的支持。与现有系统相比，CoHRT能够模拟更复杂的协作场景，并允许研究人员研究更广泛的团队动态。此外，CoHRT强调机器人的物理存在感，并提供了一套工具来评估机器人行为对人类队友的影响。
关键设计：CoHRT的关键设计包括：1) 基于视觉的任务环境跟踪系统，能够准确感知任务状态；2) 灵活的任务设计工具，允许研究人员自定义任务目标、约束和奖励；3) 简单易用的用户界面，方便人类队友进行交互和通信；4) 多模态数据记录功能，能够收集团队成员的行为、生理和心理数据，用于分析协作策略的效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CoHRT系统被成功应用于一个由一个Franka Emika Panda机器人和两个人类组成的团队协作的积木操作和拼图任务。实验结果表明，CoHRT能够有效地支持多人人机协作，并能够记录多模态协作数据，为开发自适应机器人协作策略提供了数据基础。虽然论文没有给出具体的性能数据，但验证了系统的可行性和潜力。
🎯 应用场景
CoHRT系统可应用于各种人机协作场景，例如智能制造、医疗保健、物流仓储等。通过优化机器人协作策略，CoHRT可以提高团队效率、降低工作负荷、增强安全性，并提升人类队友的满意度。该系统还可用于培训和评估人机协作技能，为未来的智能工作场所提供支持。
📄 摘要（原文）
Collaborative robots are increasingly deployed alongside humans in factories, hospitals, schools, and other domains to enhance teamwork and efficiency. Systems that seamlessly integrate humans and robots into cohesive teams for coordinated and efficient task execution are needed, enabling studies on how robot collaboration policies affect team performance and teammates' perceived fairness, trust, and safety. Such a system can also be utilized to study the impact of a robot's normative behavior on team collaboration. Additionally, it allows for investigation into how the legibility and predictability of robot actions affect human-robot teamwork and perceived safety and trust. Existing systems are limited, typically involving one human and one robot, and thus require more insight into broader team dynamics. Many rely on games or virtual simulations, neglecting the impact of a robot's physical presence. Most tasks are turn-based, hindering simultaneous execution and affecting efficiency. This paper introduces CoHRT (Collaboration System for Human-Robot Teamwork), which facilitates multi-human-robot teamwork through seamless collaboration, coordination, and communication. CoHRT utilizes a server-client-based architecture, a vision-based system to track task environments, and a simple interface for team action coordination. It allows for the design of tasks considering the human teammates' physical and mental workload and varied skill labels across the team members. We used CoHRT to design a collaborative block manipulation and jigsaw puzzle-solving task in a team of one Franka Emika Panda robot and two humans. The system enables recording multi-modal collaboration data to develop adaptive collaboration policies for robots. To further utilize CoHRT, we outline potential research directions in diverse human-robot collaborative tasks.