Human-Robot Collaboration for the Remote Control of Mobile Humanoid Robots with Torso-Arm Coordination
作者: Nikita Boguslavskii, Lorena Maria Genua, Zhi Li
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2025-05-09
备注: This work has been accepted for publication in 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2025). The final published version will be available via IEEE Xplore
💡 一句话要点
针对远程控制人形机器人，提出人机协作的躯干-手臂协调控制方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人机协作 人形机器人 远程控制 躯干-手臂协调 运动规划
📋 核心要点
- 远程控制人形机器人面临躯干-手臂协调的挑战，运动冗余导致控制复杂性增加。
- 论文提出人机协作方法，平衡人类控制和机器人自主性，协调躯干和手臂运动。
- 用户研究表明，不同人机协作方法在任务性能、可操作性和能源效率方面存在差异。
📝 摘要（中文）
近年来，人形机器人越来越多地部署在包括医院和辅助生活环境在内的各种设施中，通常由人类操作员远程控制。它们的运动冗余增强了可达性和可操作性，使其能够在复杂的、杂乱的环境中导航并执行各种任务。然而，这种冗余也带来了重大的控制挑战，特别是在协调机器人宏-微结构（躯干和手臂）的运动方面。因此，我们提出了各种人机协作（HRC）方法，用于协调远程控制移动人形机器人的躯干和手臂，旨在平衡自主性和人类输入，以提高系统效率和任务执行。所提出的方法包括人为发起的方法（用户手动控制躯干运动）和机器人发起的方法（基于可达性、任务目标或推断的人类意图自主协调躯干和手臂）。我们进行了一项用户研究（N=17），以比较所提出的方法在任务性能、可操作性和能源效率方面的表现，并分析了参与者更喜欢哪种方法。
🔬 方法详解
问题定义：远程控制移动人形机器人时，如何有效地协调躯干和手臂的运动是一个关键问题。现有的方法可能无法充分利用机器人的运动冗余，或者过度依赖人类操作员，导致操作效率低下和能源消耗增加。此外，如何根据任务目标和人类意图，实现躯干和手臂的自主协调也是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是结合人类的直觉和机器人的自主性，提出多种人机协作方法，以实现躯干和手臂的协调控制。通过平衡人类的控制输入和机器人的自主决策，可以提高操作效率，降低能源消耗，并改善用户体验。
技术框架：论文提出了两种主要的人机协作方法：人为发起的方法和机器人发起的方法。人为发起的方法允许用户手动控制躯干的运动，而机器人发起的方法则根据可达性、任务目标或推断的人类意图自主协调躯干和手臂。整体框架包含感知模块（用于获取环境信息和人类意图）、控制模块（实现躯干和手臂的运动规划和控制）以及人机交互界面（允许用户输入控制指令和接收机器人反馈）。
关键创新：论文的关键创新在于提出了多种人机协作方法，并根据任务需求和用户偏好，灵活地选择合适的方法。与传统的完全手动或完全自主的控制方法相比，人机协作方法可以更好地利用人类的直觉和机器人的计算能力，从而提高控制效率和任务完成质量。
关键设计：在人为发起的方法中，用户可以通过操纵杆或手势等方式控制躯干的运动。在机器人发起的方法中，论文可能采用了基于优化的运动规划算法，以实现躯干和手臂的协调运动。具体的参数设置可能包括可达性阈值、任务目标权重以及人类意图的推断模型。损失函数可能包括关节角度变化、能量消耗以及与障碍物的距离等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文进行了用户研究，比较了不同人机协作方法在任务性能、可操作性和能源效率方面的表现。研究结果表明，机器人发起的方法在某些任务中表现出更高的效率和更低的能源消耗。此外，用户对不同方法的偏好也进行了分析，为实际应用中选择合适的人机协作方法提供了参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于医疗、养老、救援等领域。例如，在医院中，远程控制人形机器人可以协助医生进行手术或护理病人；在养老院中，机器人可以帮助老年人进行日常生活活动；在灾难现场，机器人可以代替人类进行搜救工作。通过人机协作，可以提高机器人的操作效率和安全性，使其更好地服务于人类。
📄 摘要（原文）
Recently, many humanoid robots have been increasingly deployed in various facilities, including hospitals and assisted living environments, where they are often remotely controlled by human operators. Their kinematic redundancy enhances reachability and manipulability, enabling them to navigate complex, cluttered environments and perform a wide range of tasks. However, this redundancy also presents significant control challenges, particularly in coordinating the movements of the robot's macro-micro structure (torso and arms). Therefore, we propose various human-robot collaborative (HRC) methods for coordinating the torso and arm of remotely controlled mobile humanoid robots, aiming to balance autonomy and human input to enhance system efficiency and task execution. The proposed methods include human-initiated approaches, where users manually control torso movements, and robot-initiated approaches, which autonomously coordinate torso and arm based on factors such as reachability, task goal, or inferred human intent. We conducted a user study with N=17 participants to compare the proposed approaches in terms of task performance, manipulability, and energy efficiency, and analyzed which methods were preferred by participants.