SignBot: Learning Human-to-Humanoid Sign Language Interaction
作者: Guanren Qiao, Sixu Lin, Ronglai Zuo, Zhizheng Wu, Kui Jia, Guiliang Liu
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2025-05-30 (更新: 2025-12-17)
💡 一句话要点
SignBot：学习人与人形机器人之间手语交互的框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 人机交互 手语识别 人形机器人 运动控制 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有手语使用者数量有限，导致听力障碍人士的沟通存在障碍，亟需技术手段弥合这一差距。
- SignBot框架通过运动重定向、运动控制和生成式交互三个模块，实现了人与人形机器人之间的自然手语交流。
- 实验结果表明，SignBot能够有效地促进人机交互，并能使用不同的机器人和数据集执行手语动作。
📝 摘要（中文）
手语是一种自然且可视化的语言形式，通过动作和表情来传达意义，是听力障碍人士进行交流的关键方式。然而，精通手语的人数仍然有限，这突显了通过技术进步来弥合沟通差距并促进与少数群体互动的重要性。基于具身人形机器人的最新进展，我们提出了SignBot，一个用于人机手语交互的新颖框架。SignBot集成了受小脑启发的运动控制组件和面向大脑的理解与交互模块。具体来说，SignBot包含：1) 运动重定向，将人类手语数据集转换为机器人兼容的运动学；2) 运动控制，利用基于学习的范例来开发鲁棒的人形机器人控制策略，以跟踪手语手势；3) 生成式交互，包含翻译器、响应器和手语生成器，从而实现机器人与人类之间自然有效的沟通。仿真和真实世界的实验结果表明，SignBot可以有效地促进人机交互，并使用不同的机器人和数据集执行手语动作。SignBot代表了具身人形机器人平台上自动手语交互的重大进步，为提高听力障碍人士的沟通可及性提供了一个有希望的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决听力障碍人士与非手语使用者之间的沟通障碍问题。现有方法通常依赖于人工翻译或预定义的手语动作，缺乏自然性和泛化能力，难以适应复杂的手语表达和实时交互场景。
核心思路：论文的核心思路是将人类手语数据迁移到人形机器人上，并赋予机器人理解和生成手语的能力。通过模仿人类的手语动作和学习手语的内在逻辑，使机器人能够自然、流畅地与人类进行手语交流。
技术框架：SignBot框架包含三个主要模块：1) 运动重定向：将人类手语数据集转换为机器人兼容的运动学数据，解决不同机器人之间的运动学差异；2) 运动控制：利用学习算法，训练机器人跟踪手语手势，实现精确的运动控制；3) 生成式交互：包含翻译器（将自然语言翻译成手语）、响应器（根据手语输入生成自然语言回复）和手语生成器（根据自然语言生成手语动作），实现完整的双向交流。
关键创新：SignBot的关键创新在于其集成了运动重定向、运动控制和生成式交互三个模块，形成了一个完整的端到端的人机手语交互框架。该框架不仅能够让机器人模仿人类的手语动作，还能够理解和生成手语，从而实现更加自然和有效的交流。此外，论文还采用了基于学习的运动控制方法，提高了机器人的运动精度和鲁棒性。
关键设计：运动重定向模块可能采用了逆运动学或优化方法，将人类的运动轨迹映射到机器人的关节空间。运动控制模块可能采用了强化学习或模仿学习算法，训练机器人跟踪手语手势。生成式交互模块可能采用了序列到序列模型或Transformer模型，实现自然语言和手语之间的转换。具体的损失函数、网络结构和参数设置在论文中可能有所详细描述，但摘要中未提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过仿真和真实世界的实验验证了SignBot的有效性。实验结果表明，SignBot能够使用不同的机器人和数据集执行手语动作，并能有效地促进人机交互。具体的性能数据（例如，运动精度、交互成功率等）和对比基线在摘要中未提及，需要在论文中查找。
🎯 应用场景
SignBot具有广泛的应用前景，可用于辅助听力障碍人士进行日常交流、教育培训和医疗康复。例如，在公共服务场所，SignBot可以作为手语翻译员，帮助听力障碍人士获取信息和服务。在教育领域，SignBot可以作为手语教学工具，帮助学生学习手语。在医疗领域，SignBot可以辅助医生与听力障碍患者进行沟通，提高诊疗效率。
📄 摘要（原文）
Sign language is a natural and visual form of language that uses movements and expressions to convey meaning, serving as a crucial means of communication for individuals who are deaf or hard-of-hearing (DHH). However, the number of people proficient in sign language remains limited, highlighting the need for technological advancements to bridge communication gaps and foster interactions with minorities. Based on recent advancements in embodied humanoid robots, we propose SignBot, a novel framework for human-robot sign language interaction. SignBot integrates a cerebellum-inspired motion control component and a cerebral-oriented module for comprehension and interaction. Specifically, SignBot consists of: 1) Motion Retargeting, which converts human sign language datasets into robot-compatible kinematics; 2) Motion Control, which leverages a learning-based paradigm to develop a robust humanoid control policy for tracking sign language gestures; and 3) Generative Interaction, which incorporates translator, responser, and generator of sign language, thereby enabling natural and effective communication between robots and humans. Simulation and real-world experimental results demonstrate that SignBot can effectively facilitate human-robot interaction and perform sign language motions with diverse robots and datasets. SignBot represents a significant advancement in automatic sign language interaction on embodied humanoid robot platforms, providing a promising solution to improve communication accessibility for the DHH community.