SymBridge: A Human-in-the-Loop Cyber-Physical Interactive System for Adaptive Human-Robot Symbiosis
作者: Haoran Chen, Yiteng Xu, Yiming Ren, Yaoqin Ye, Xinran Li, Ning Ding, Yuxuan Wu, Yaoze Liu, Peishan Cong, Ziyi Wang, Bushi Liu, Yuhan Chen, Zhiyang Dou, Xiaokun Leng, Manyi Li, Yuexin Ma, Changhe Tu
分类: cs.RO
发布日期: 2025-02-11 (更新: 2025-09-19)
💡 一句话要点
SymBridge：一种人机在环的赛博物理交互系统，用于自适应人机共生
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 人机交互 增强现实 赛博物理系统 机器人仿真 人机共生 机器人学习 行为感知 环境可供性
📋 核心要点
- 现有机器人仿真器缺乏真实人类参与，无法提供真实的交互体验和收集关键的人类反馈，阻碍了人机交互能力的提升。
- SymBridge利用增强现实技术，使人类在物理环境中与虚拟机器人交互，构建逼真的人机交互环境，并提出了一种基于人类行为观察的实时机器人交互模型。
- 实验结果表明，SymBridge系统性能良好，能够有效促进人机共生研究，为机器人智能的持续发展提供支持。
📝 摘要（中文）
为了实现人机共生，智能机器人需要无缝集成到人类世界，在日常生活和工作中提供帮助和陪伴。这要求机器人具备智能交互能力，能够自然有效地与人类协同工作。然而，目前的机器人仿真器无法支持真实的人类参与，限制了它们提供真实的交互体验和收集有价值的人类反馈，而这些对于提升机器人能力至关重要。本文介绍SymBridge，这是第一个人机在环的赛博物理交互系统，旨在安全高效地开发、评估和优化人机交互方法。具体来说，我们采用增强现实技术，使真实的人类能够在物理环境中与虚拟机器人交互，从而创造真实的交互体验。在此基础上，我们提出了一种新颖的机器人交互模型，该模型通过持续的人类行为观察，实时生成响应迅速、精确的机器人动作。该模型融合了多分辨率的人类运动特征和环境可供性，确保了上下文自适应的机器人响应。此外，SymBridge通过收集人类反馈并动态调整机器人交互模型，实现持续的机器人学习。通过精心设计的系统架构和模块，SymBridge构建了人与机器人之间以及赛博空间与物理空间之间的桥梁，提供自然逼真的在线交互体验，同时促进机器人智能的持续发展。大量的实验、用户研究和真实机器人测试证明了该系统具有良好的性能，并突出了其在显著推进人机共生研究方面的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决当前机器人仿真器无法支持真实人类参与，导致人机交互研究缺乏真实性和有效反馈的问题。现有方法难以模拟真实的人类行为和环境交互，限制了机器人学习和适应能力。
核心思路：论文的核心思路是构建一个赛博物理系统，通过增强现实技术将真实人类引入机器人交互环境中，让人类能够与虚拟机器人进行实时交互。通过观察人类行为，机器人可以学习并适应人类的交互方式，从而实现更自然、更有效的协作。
技术框架：SymBridge系统主要包含以下几个模块： 1. 增强现实交互模块：利用AR技术将虚拟机器人叠加到真实物理环境中，允许人类与虚拟机器人进行交互。 2. 人类行为感知模块：通过传感器（如摄像头、动作捕捉设备）实时捕捉人类的运动和行为。 3. 机器人交互模型：基于人类行为数据和环境信息，生成机器人动作，实现实时响应。 4. 持续学习模块：收集人类反馈，动态调整机器人交互模型，提升交互性能。
关键创新：该论文的关键创新在于： 1. 人机在环的赛博物理系统：首次将真实人类引入机器人交互仿真环境，提高了交互的真实性和有效性。 2. 基于多分辨率人类运动特征和环境可供性的机器人交互模型：该模型能够根据人类行为和环境信息，生成上下文自适应的机器人响应，提升了交互的自然性。 3. 持续学习机制：通过收集人类反馈，动态调整机器人交互模型，实现了机器人交互能力的持续提升。
关键设计： 1. 多分辨率人类运动特征提取：采用多尺度分析方法提取人类运动特征，捕捉不同层次的运动信息。 2. 环境可供性建模：利用环境传感器获取环境信息，并建立环境可供性模型，指导机器人动作生成。 3. 强化学习框架：使用强化学习算法训练机器人交互模型，以最大化人类交互满意度为目标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SymBridge系统能够有效地模拟真实的人机交互场景，并收集到有价值的人类反馈。用户研究表明，参与者在使用SymBridge系统进行人机交互时，体验更加自然和流畅。此外，真实机器人测试也验证了SymBridge系统生成的机器人动作具有较高的准确性和响应速度，能够有效地完成协作任务。
🎯 应用场景
SymBridge系统可应用于多种人机协作场景，例如：辅助机器人训练、远程协作、智能家居、医疗康复等。该系统能够帮助机器人更好地理解人类意图，并做出相应的动作，从而提高人机协作效率和安全性。未来，该系统有望成为人机共生研究的重要平台，推动机器人技术在各个领域的应用。
📄 摘要（原文）
The development of intelligent robots seeks to seamlessly integrate them into the human world, providing assistance and companionship in daily life and work, with the ultimate goal of achieving human-robot symbiosis. This requires robots with intelligent interaction abilities to work naturally and effectively with humans. However, current robotic simulators fail to support real human participation, limiting their ability to provide authentic interaction experiences and gather valuable human feedback essential for enhancing robotic capabilities. In this paper, we introduce SymBridge, the first human-in-the-loop cyber-physical interactive system designed to enable the safe and efficient development, evaluation, and optimization of human-robot interaction methods. Specifically, we employ augmented reality technology to enable real humans to interact with virtual robots in physical environments, creating an authentic interactive experience. Building on this, we propose a novel robotic interaction model that generates responsive, precise robot actions in real time through continuous human behavior observation. The model incorporates multi-resolution human motion features and environmental affordances, ensuring contextually adaptive robotic responses. Additionally, SymBridge enables continuous robot learning by collecting human feedback and dynamically adapting the robotic interaction model. By leveraging a carefully designed system architecture and modules, SymBridge builds a bridge between humans and robots, as well as between cyber and physical spaces, providing a natural and realistic online interaction experience while facilitating the continuous evolution of robotic intelligence. Extensive experiments, user studies, and real robot testing demonstrate the promising performance of the system and highlight its potential to significantly advance research on human-robot symbiosis.