Collaborative Object Handover in a Robot Crafting Assistant
作者: Leimin Tian, Shiyu Xu, Kerry He, Rachel Love, Akansel Cosgun, Dana Kulic
分类: cs.RO
发布日期: 2025-02-27 (更新: 2025-12-19)
备注: Published at the 2025 Australasian Conference on Robotics and Automation (ACRA 2025): https://www.araa.asn.au/conference/acra-2025/
💡 一句话要点
提出基于人类协作数据的机器人协作物体递交模型，提升人机协作效率
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人机协作 物体递交 模仿学习 机器人控制 遥操作 手工制作 协作策略
📋 核心要点
- 现有机器人递交策略缺乏对人类行为上下文的理解，导致人机协作效率低下。
- 论文提出一种基于人类遥操作数据的协作递交模型，学习人类的递交策略。
- 实验表明，该模型能够成功实现协作递交，但仍有改进空间，例如更自然的行为。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种协作递交模型，该模型通过在自然的手工制作任务中收集的人类遥操作数据进行训练，旨在实现安全高效的人机协作（HRC）。为了评估模型的性能，我们在训练数据集上进行了交叉验证实验，并在相同的人机协作手工制作任务中进行了用户研究。我们将自主递交策略的递交过程和用户感知与人类遥操作递交进行了比较。交叉验证实验和用户研究表明，自主策略成功实现了协作递交，但与人类遥操作的比较揭示了进一步改进的方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人机协作中物体递交效率和安全性问题。现有方法通常依赖于预定义的规则或简单的感知，无法充分理解人类的意图和行为习惯，导致递交过程不够流畅自然，甚至存在安全隐患。
核心思路：论文的核心思路是通过模仿学习，让机器人学习人类在递交物体时的行为模式。通过收集人类遥操作数据，训练一个模型来预测机器人在递交过程中的动作，从而使机器人的递交行为更符合人类的习惯，提高协作效率和安全性。
技术框架：整体框架包括数据收集、模型训练和策略评估三个主要阶段。首先，通过人类遥操作机器人完成手工制作任务，收集递交过程中的数据。然后，使用收集到的数据训练一个协作递交模型。最后，通过交叉验证和用户研究评估模型的性能，并与人类遥操作进行比较。
关键创新：该论文的关键创新在于利用人类遥操作数据来训练机器人的递交策略，从而使机器人能够学习到人类的协作习惯。这种方法避免了手动设计规则的复杂性和局限性，能够更好地适应不同的任务和环境。
关键设计：论文的关键设计包括遥操作数据收集方案、模型选择和训练方法。具体的技术细节（例如损失函数、网络结构等）在摘要中没有明确说明，属于未知信息。但可以推测，模型可能采用了回归或分类方法，根据当前状态预测机器人的动作。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过交叉验证和用户研究验证了所提出模型的有效性。用户研究表明，自主递交策略能够成功实现协作递交。虽然没有给出具体的性能数据，但与人类遥操作的比较揭示了进一步改进的方向，例如提升递交动作的自然性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种人机协作场景，例如餐厅服务、装配线辅助、医疗护理等。通过学习人类的协作习惯，机器人能够更自然、安全地与人类进行交互，提高工作效率和用户体验。未来，该技术有望应用于更复杂的协作任务，实现更高级别的人机协同。
📄 摘要（原文）
Robots are increasingly working alongside people, delivering food to patrons in restaurants or helping workers on assembly lines. These scenarios often involve object handovers between the person and the robot. To achieve safe and efficient human-robot collaboration (HRC), it is important to incorporate human context in a robot's handover strategies. We develop a collaborative handover model trained on human teleoperation data collected in a naturalistic crafting task. To evaluate its performance, we conduct cross-validation experiments on the training dataset as well as a user study in the same HRC crafting task. The handover episodes and user perceptions of the autonomous handover policy were compared with those of the human teleoperated handovers. While the cross-validation experiment and user study indicate that the autonomous policy successfully achieved collaborative handovers, the comparison with human teleoperation revealed avenues for further improvements.