A Generative System for Robot-to-Human Handovers: from Intent Inference to Spatial Configuration Imagery
作者: Hanxin Zhang, Abdulqader Dhafer, Zhou Daniel Hao, Hongbiao Dong
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-03-05
💡 一句话要点
提出一种生成式机器人-人物体交接系统，模拟人类协同交互
🎯 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: 人机协作 物体交接 意图推断 扩散模型 多模态感知
📋 核心要点
- 现有机器人交接研究主要关注抓取和运动规划，忽略了人类意图理解和空间配置想象。
- 该系统通过多模态感知推断人类意图，并利用扩散模型生成交接空间配置，模拟人类认知过程。
- 实验表明，该方法能有效理解人类线索，实现流畅、类人化的物体交接，提升协作效率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的机器人-人物体交接系统，旨在模拟人类同事间的交互。与现有研究主要关注抓取策略和运动规划不同，我们的系统侧重于：1. 推断人类的交接意图；2. 构想空间交接配置。前者整合了多模态感知——结合视觉和语言线索——来推断人类意图。后者使用基于扩散的模型来生成交接配置，涉及机器人夹持器、物体和人手之间的空间关系，从而模仿运动意象的认知过程。实验结果表明，我们的方法能够有效地解释人类线索，并实现流畅、类人化的交接，为协作机器人提供了一种有前景的解决方案。代码、视频和数据可在https://i3handover.github.io获取。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人-人物体交接方法主要集中在抓取策略和运动规划上，缺乏对人类意图的准确理解和对交接空间配置的合理规划。这导致交接过程不够自然流畅，难以满足人类的期望，限制了人机协作的效率和安全性。现有方法难以模拟人类在交接过程中的认知过程，例如运动意象。
核心思路：本文的核心思路是模仿人类在物体交接过程中的认知方式，通过多模态感知（视觉和语言）来推断人类的交接意图，并利用生成模型（扩散模型）来构想合理的交接空间配置。这种方法旨在使机器人能够像人类一样理解交接意图，并生成符合人类习惯的交接姿态，从而提高交接的自然性和效率。
技术框架：该系统主要包含两个阶段：意图推断和空间配置生成。首先，利用多模态感知模块，结合视觉信息（例如，人手的位置、姿态）和语言信息（例如，口头指令），来推断人类的交接意图。然后，基于推断出的意图，使用扩散模型生成机器人夹持器、物体和人手之间的空间关系，即交接配置。最后，机器人根据生成的交接配置执行交接动作。
关键创新：该论文的关键创新在于将扩散模型应用于机器人-人物体交接的空间配置生成。与传统的运动规划方法相比，扩散模型能够生成更多样化、更自然的交接姿态，从而提高交接的流畅性和适应性。此外，多模态意图推断模块的引入，使得机器人能够更准确地理解人类的交接意图，从而更好地配合人类完成交接任务。
关键设计：在多模态意图推断模块中，使用了融合视觉和语言信息的神经网络结构。在空间配置生成模块中，使用了基于扩散模型的生成模型，该模型以人类意图为条件，生成机器人夹持器、物体和人手之间的空间关系。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该系统能够有效地解释人类线索，并实现流畅、类人化的交接。与传统的交接方法相比，该系统在交接的自然性和效率方面均有显著提升（具体性能数据未知）。该系统能够生成多样化的交接姿态，并根据人类的意图进行调整，从而提高了交接的适应性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种人机协作场景，例如：工业生产线上，机器人辅助工人进行装配；医疗领域，机器人协助医生进行手术；家庭服务中，机器人帮助人们完成日常任务。通过提高人机协作的效率和安全性，该研究有望推动协作机器人在各个领域的广泛应用，并提升人们的生活质量。
📄 摘要（原文）
We propose a novel system for robot-to-human object handover that emulates human coworker interactions. Unlike most existing studies that focus primarily on grasping strategies and motion planning, our system focus on 1. inferring human handover intents, 2. imagining spatial handover configuration. The first one integrates multimodal perception-combining visual and verbal cues-to infer human intent. The second one using a diffusion-based model to generate the handover configuration, involving the spacial relationship among robot's gripper, the object, and the human hand, thereby mimicking the cognitive process of motor imagery. Experimental results demonstrate that our approach effectively interprets human cues and achieves fluent, human-like handovers, offering a promising solution for collaborative robotics. Code, videos, and data are available at: https://i3handover.github.io.