Sketch Interface for Teleoperation of Mobile Manipulator to Enable Intuitive and Intended Operation: A Proof of Concept
作者: Yuka Iwanaga, Masayoshi Tsuchinaga, Kosei Tanada, Yuji Nakamura, Takemitsu Mori, Takashi Yamamoto
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-05-21)
备注: This paper has been accepted to the the 20th edition of the IEEE/ACM International Conference on Human-Robot Interaction (HRI'25), which will be held in Melbourne, Australia on March 4-6, 2025. Project page: https://toyotafrc.github.io/SketchInterfacePoC-Proj/
💡 一句话要点
提出草图接口以解决移动操控中的直观操作问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 移动操控 人机协作 草图接口 机器学习 用户体验 直观操作
📋 核心要点
- 现有的传统接口在机器人自主性与人类监督之间难以取得平衡，限制了其在复杂移动操控任务中的应用。
- 本研究提出了一种基于草图的直观接口，使移动操控器能够自主理解用户的草图指令，提升用户体验。
- 实验结果表明，草图接口在五个抓取任务中显著减少了用户的工作负担，并提高了操作的直观性。
📝 摘要（中文）
近年来，机器人技术的进步强调了人机协作的有效性。传统接口在机器人自主性与人类监督之间难以平衡，限制了其在复杂任务中的应用。本研究旨在开发一种直观的接口，使移动操控器能够自主解释用户提供的草图，从而提升用户体验并减少负担。我们实现了一个基于网络的应用，利用机器学习算法处理草图，使接口在移动设备上随时随地可用。通过对27个选定的操作和导航任务的自然草图进行验证，获得了草图指令的趋势洞察。第二次验证通过与五个抓取任务的比较实验，显示草图接口相比传统轴控制接口减少了工作负担并增强了直观性。这些发现表明，所提出的草图接口提高了移动操控器的效率，并为各种应用中的直观人机协作开辟了新途径。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决传统人机接口在移动操控任务中难以平衡机器人自主性与人类监督的问题。现有方法往往需要用户进行复杂的控制，导致操作负担加重。
核心思路：论文提出了一种草图接口，使用户能够通过简单的草图指令与移动操控器进行交互。该设计旨在降低用户的操作复杂性，提高直观性和易用性。
技术框架：整体架构包括用户输入的草图处理模块、机器学习算法模块和移动操控器控制模块。用户通过移动设备提交草图，系统解析后生成相应的操作指令。
关键创新：最重要的技术创新在于利用机器学习算法对自然草图进行解析，使得移动操控器能够自主理解并执行用户的意图。这一方法与传统的基于轴控制的接口有本质区别，后者通常依赖于复杂的控制输入。
关键设计：在技术细节上，论文采用了特定的损失函数来优化草图解析的准确性，并设计了适合草图特征的神经网络结构，以提高系统的响应速度和准确性。具体参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。
📊 实验亮点
实验结果显示，草图接口在五个抓取任务中的工作负担减少了显著，用户的操作直观性得到了提升。与传统轴控制接口相比，草图接口在用户体验上有明显的改善，具体提升幅度未在摘要中提供。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括家庭服务机器人、工业自动化以及医疗辅助设备等。通过提供更直观的操作方式，用户可以更轻松地与机器人进行交互，从而提高工作效率和用户满意度。未来，该接口有望在更多复杂任务中实现人机协作，推动机器人技术的普及与应用。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in robotics have underscored the need for effective collaboration between humans and robots. Traditional interfaces often struggle to balance robot autonomy with human oversight, limiting their practical application in complex tasks like mobile manipulation. This study aims to develop an intuitive interface that enables a mobile manipulator to autonomously interpret user-provided sketches, enhancing user experience while minimizing burden. We implemented a web-based application utilizing machine learning algorithms to process sketches, making the interface accessible on mobile devices for use anytime, anywhere, by anyone. In the first validation, we examined natural sketches drawn by users for 27 selected manipulation and navigation tasks, gaining insights into trends related to sketch instructions. The second validation involved comparative experiments with five grasping tasks, showing that the sketch interface reduces workload and enhances intuitiveness compared to conventional axis control interfaces. These findings suggest that the proposed sketch interface improves the efficiency of mobile manipulators and opens new avenues for integrating intuitive human-robot collaboration in various applications.