Development of a Human-Robot Interaction Platform for Dual-Arm Robots Based on ROS and Multimodal Artificial Intelligence

📄 arXiv: 2411.05342v1 📥 PDF

作者: Thanh Nguyen Canh, Ba Phuong Nguyen, Hong Quan Tran, Xiem HoangVan

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-08

备注: In The 25th National Conference on Electronics, Communications and Information Technology (REV-ECIT 2022), Hanoi, Vietnam. in Vietnamese language

💡 一句话要点

提出基于ROS和多模态AI的双臂机器人人机交互平台，用于工业和服务任务

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 双臂机器人 人机交互 ROS 多模态人工智能 图像处理 自然语言处理 语音控制 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有双臂机器人人机交互系统在灵活性和易用性方面存在不足，难以适应复杂环境。
  2. 设计并实现了一个基于ROS和多模态AI的双臂机器人交互平台，融合图像和语音理解。
  3. 实验验证了该平台在物体识别、抓取和语音控制方面的有效性，精度超过90%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于机器人操作系统（ROS）和多模态人工智能模型的双臂机器人人机交互平台。该平台包含两个主要组成部分：双臂机器人硬件系统和软件，软件部分集成了图像处理任务和使用3D摄像头与嵌入式计算的自然语言处理。首先，我们设计并开发了一个定位精度小于2厘米的双臂机器人系统，该系统能够独立运行，执行工业和服务任务，同时在ROS环境中进行机器人仿真和建模。其次，集成了用于图像处理的人工智能模型，以超过90%的准确率执行物体拾取和分类任务。最后，我们开发了使用语音命令通过自然语言处理模型进行远程控制的软件。实验结果表明了多模态人工智能模型的准确性以及双臂机器人系统在交互式人类环境中的灵活性。

🔬 方法详解

问题定义：现有双臂机器人人机交互系统通常依赖于预编程或简单的传感器反馈，难以适应动态变化的环境和复杂的用户指令。痛点在于缺乏对环境的感知能力和对用户意图的理解能力，导致交互效率低下且不够灵活。

核心思路：本文的核心思路是利用多模态人工智能模型，将视觉信息（通过3D摄像头获取）和语音信息（通过自然语言处理获取）融合，使机器人能够理解用户的指令并感知周围环境，从而实现更自然、更高效的人机交互。

技术框架：该平台主要包含两个部分：1) 双臂机器人硬件系统，负责执行具体的任务；2) 软件系统，包括图像处理模块（用于物体识别和分类）、自然语言处理模块（用于语音指令解析）和ROS环境（用于机器人控制和仿真）。3D摄像头采集图像数据，嵌入式计算平台运行AI模型进行处理，并将结果传递给ROS，最终控制机器人执行动作。

关键创新：该论文的关键创新在于将多模态人工智能模型（图像处理和自然语言处理）集成到双臂机器人控制系统中，实现了基于语音指令的物体拾取和分类等任务。这种集成使得机器人能够更好地理解人类的意图，并根据环境变化做出相应的调整。

关键设计：论文中提到图像处理模型用于物体拾取和分类，精度超过90%，但未提供具体的网络结构、损失函数或训练细节。自然语言处理模型用于语音命令的解析，也未提供具体的技术细节。双臂机器人的定位精度小于2cm，但具体的控制算法和参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该平台集成的多模态人工智能模型具有较高的准确性，物体拾取和分类的准确率超过90%。双臂机器人系统在交互式人类环境中表现出良好的灵活性，能够根据语音指令完成任务，定位精度小于2厘米。这些结果验证了该平台在人机交互方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于工业自动化、服务机器人等领域。例如，在智能制造中，双臂机器人可以根据工人的语音指令完成装配、搬运等任务。在医疗服务领域，机器人可以协助医生进行手术或护理病人。该平台具有良好的扩展性，未来可集成更多传感器和算法，实现更复杂的人机协作。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose the development of an interactive platform between humans and a dual-arm robotic system based on the Robot Operating System (ROS) and a multimodal artificial intelligence model. Our proposed platform consists of two main components: a dual-arm robotic hardware system and software that includes image processing tasks and natural language processing using a 3D camera and embedded computing. First, we designed and developed a dual-arm robotic system with a positional accuracy of less than 2 cm, capable of operating independently, performing industrial and service tasks while simultaneously simulating and modeling the robot in the ROS environment. Second, artificial intelligence models for image processing are integrated to execute object picking and classification tasks with an accuracy of over 90%. Finally, we developed remote control software using voice commands through a natural language processing model. Experimental results demonstrate the accuracy of the multimodal artificial intelligence model and the flexibility of the dual-arm robotic system in interactive human environments.