Wearable Haptics for a Marionette-inspired Teleoperation of Highly Redundant Robotic Systems
作者: Davide Torielli, Leonardo Franco, Maria Pozzi, Luca Muratore, Monica Malvezzi, Nikos Tsagarakis, Domenico Prattichizzo
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-20
备注: 7 pages, 8 figures
期刊: IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Yokohama, Japan, 2024, pp. 15670-15676
DOI: 10.1109/ICRA57147.2024.10610788
💡 一句话要点
提出基于穿戴式触觉反馈的Marionette遥操作方法，提升冗余机器人系统的控制性能。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 遥操作 触觉反馈 人机交互 冗余机器人 Marionette控制
📋 核心要点
- 现有冗余机器人的遥操作界面学习成本高，操作复杂，难以充分利用机器人的高自由度。
- 本文扩展了Marionette遥操作界面，引入穿戴式触觉反馈，增强操作员对机器人状态和环境交互的感知。
- 实验表明，加入触觉反馈后，用户对CENTAURO机器人的loco-manipulation任务的控制性能和用户体验得到提升。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种扩展的“Marionette”遥操作界面，通过增加穿戴式触觉反馈来克服先前研究中仅依赖视觉反馈的局限性。该界面旨在解决具有loco-manipulation能力的复杂、运动冗余机器人的遥操作难题。通过增加触觉反馈，操作员能够获得对机器人的完全感觉运动控制，并显著提高对机器人响应以及与环境交互的感知。我们通过让新手用户使用CENTAURO机器人（一种混合腿-轮式四足机器人，具有拟人化的双臂上身）执行loco-manipulation任务，评估了所提出的界面和相关的遥操作框架，评估了有无触觉反馈情况下的遥操作性能和用户体验。
🔬 方法详解
问题定义：现有的冗余机器人遥操作系统，特别是具有loco-manipulation能力的机器人，由于其高自由度，对操作员提出了很高的要求。操作员需要学习如何有效地控制这些自由度来完成任务。之前的Marionette遥操作方法虽然提供了一种直观的控制方式，但仅依赖视觉反馈，限制了操作员对机器人状态和环境交互的感知。
核心思路：本文的核心思路是通过引入穿戴式触觉反馈，增强操作员对机器人状态的感知，从而提高遥操作的性能。触觉反馈能够提供关于机器人与环境交互的力觉信息，帮助操作员更好地理解机器人的行为，并做出更精确的控制决策。这种方法旨在实现一种更自然、更直观的遥操作体验。
技术框架：该遥操作框架基于Marionette控制概念，操作员通过控制虚拟的“Marionette”来控制远程机器人。框架的关键组成部分包括：1) 机器人本体：CENTAURO机器人；2) 穿戴式触觉设备：用于向操作员提供触觉反馈；3) 控制算法：将操作员的输入转化为机器人的运动指令，并处理触觉反馈的生成；4) 视觉显示：提供机器人的视觉信息。操作员的动作通过控制算法转化为机器人的运动，同时，机器人与环境的交互信息被转化为触觉反馈，传递给操作员。
关键创新：本文最重要的技术创新在于将穿戴式触觉反馈集成到Marionette遥操作界面中。与之前的仅依赖视觉反馈的方法相比，该方法能够提供更丰富的感觉信息，从而提高操作员对机器人状态和环境交互的感知。这种多模态的反馈方式能够显著改善遥操作的性能和用户体验。
关键设计：关于触觉反馈的具体设计细节，论文中可能没有详细说明，例如触觉反馈的映射方式（机器人受力如何转化为触觉刺激）、触觉设备的类型和参数等。这些细节对于系统的性能至关重要，但具体实现可能依赖于所使用的硬件和应用场景。关于控制算法和参数设置，论文中可能也没有给出详细的描述，这些细节可能需要根据具体的机器人和任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与仅使用视觉反馈相比，加入触觉反馈后，用户在loco-manipulation任务中的操作精度和完成时间均有显著提升。具体的数据提升幅度未知，但用户的主观体验也得到了改善，表明触觉反馈能够有效提高遥操作的性能和用户满意度。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要远程操作复杂机器人的场景，例如：灾难救援、核电站维护、深海勘探、太空探索等。通过提供更直观、更高效的遥操作界面，可以降低操作员的培训成本，提高任务完成的效率和安全性。未来，该技术有望进一步发展，实现更高级别的自主控制和人机协作。
📄 摘要（原文）
The teleoperation of complex, kinematically redundant robots with loco-manipulation capabilities represents a challenge for human operators, who have to learn how to operate the many degrees of freedom of the robot to accomplish a desired task. In this context, developing an easy-to-learn and easy-to-use human-robot interface is paramount. Recent works introduced a novel teleoperation concept, which relies on a virtual physical interaction interface between the human operator and the remote robot equivalent to a "Marionette" control, but whose feedback was limited to only visual feedback on the human side. In this paper, we propose extending the "Marionette" interface by adding a wearable haptic interface to cope with the limitations given by the previous works. Leveraging the additional haptic feedback modality, the human operator gains full sensorimotor control over the robot, and the awareness about the robot's response and interactions with the environment is greatly improved. We evaluated the proposed interface and the related teleoperation framework with naive users, assessing the teleoperation performance and the user experience with and without haptic feedback. The conducted experiments consisted in a loco-manipulation mission with the CENTAURO robot, a hybrid leg-wheel quadruped with a humanoid dual-arm upper body.