IDAGC: Adaptive Generalized Human-Robot Collaboration via Human Intent Estimation and Multimodal Policy Learning

📄 arXiv: 2507.04620v1 📥 PDF

作者: Haotian Liu, Yuchuang Tong, Guanchen Liu, Zhaojie Ju, Zhengtao Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-07

备注: Accepted by IROS 2025

💡 一句话要点

提出IDAGC框架，通过人类意图估计和多模态策略学习实现自适应人机协作。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机协作 意图估计 多模态学习 自适应控制 条件变分自编码器 Transformer 柔顺控制

📋 核心要点

  1. 现有的人机协作方法通常局限于单一协作模式，缺乏识别和转换不同状态的能力，限制了其通用性和适应性。
  2. IDAGC框架的核心思想是利用多模态数据（视觉、语言、力觉、机器人状态）预测人类意图，并基于此自适应地切换协作模式。
  3. 实验结果表明，该框架能够有效地学习多任务策略，并在物理交互过程中优化柔顺控制和意图估计的准确性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种意图驱动的自适应通用协作（IDAGC）框架，旨在解决人机协作（HRC）中准确估计人类意图和无缝切换协作模式以调整机器人行为的关键挑战。该框架利用多模态数据和人类意图估计，促进跨多任务和多样化场景的自适应策略学习，从而实现协作模式的自主推理和机器人动作的动态调整。IDAGC框架通过条件变分自编码器（CVAE）捕获视觉、语言、力觉和机器人状态数据之间的相互依赖关系，准确识别人类意图并自动切换协作模式。通过为每个模态采用专用编码器，并通过Transformer解码器集成提取的特征，该框架有效地学习多任务策略，同时力觉数据优化了物理交互过程中的柔顺控制和意图估计精度。实验结果突显了该框架在推进人机协作全面发展方面的实际潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人机协作系统通常只能在预定义的单一模式下工作，无法根据人类的意图动态调整协作方式。这限制了人机协作的灵活性和效率，尤其是在复杂和多变的环境中。此外，准确估计人类意图仍然是一个挑战，尤其是在涉及物理交互的场景中。

核心思路：IDAGC框架的核心思路是利用多模态数据（视觉、语言、力觉、机器人状态）来更准确地估计人类的意图，并基于估计的意图自适应地选择合适的协作模式。通过学习多任务策略，机器人可以根据不同的意图执行不同的动作，从而实现更自然和高效的人机协作。

技术框架：IDAGC框架包含以下主要模块：1) 多模态数据采集模块，用于采集视觉、语言、力觉和机器人状态数据；2) 人类意图估计模块，使用条件变分自编码器（CVAE）学习多模态数据之间的相互依赖关系，并预测人类意图；3) 协作模式选择模块，根据估计的意图选择合适的协作模式；4) 多任务策略学习模块，使用Transformer解码器学习不同协作模式下的机器人控制策略；5) 柔顺控制模块，利用力觉数据优化物理交互过程中的柔顺控制。

关键创新：IDAGC框架的关键创新在于：1) 提出了一个基于多模态数据和条件变分自编码器（CVAE）的人类意图估计方法，能够更准确地预测人类的意图；2) 提出了一个自适应协作模式选择机制，能够根据估计的意图动态调整协作模式；3) 提出了一个多任务策略学习框架，能够学习不同协作模式下的机器人控制策略。与现有方法相比，IDAGC框架能够实现更灵活和高效的人机协作。

关键设计：在人类意图估计模块中，使用条件变分自编码器（CVAE）学习多模态数据之间的相互依赖关系。每个模态的数据都通过一个单独的编码器进行编码，然后将编码后的特征输入到Transformer解码器中进行融合。力觉数据被用于优化柔顺控制和意图估计的准确性。损失函数包括重构损失、KL散度和意图分类损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了IDAGC框架的有效性。实验结果表明，IDAGC框架能够准确估计人类意图，并自适应地选择合适的协作模式。与传统的单一模式人机协作方法相比，IDAGC框架能够显著提高协作效率和安全性。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述。

🎯 应用场景

IDAGC框架可应用于各种人机协作场景，例如：智能制造、医疗康复、远程操作等。在智能制造中，机器人可以根据工人的意图自动调整工作模式，提高生产效率和安全性。在医疗康复中，机器人可以辅助医生进行手术，提高手术精度和成功率。在远程操作中，机器人可以代替人类执行危险任务，例如：灾难救援、深海勘探等。

📄 摘要（原文）

In Human-Robot Collaboration (HRC), which encompasses physical interaction and remote cooperation, accurate estimation of human intentions and seamless switching of collaboration modes to adjust robot behavior remain paramount challenges. To address these issues, we propose an Intent-Driven Adaptive Generalized Collaboration (IDAGC) framework that leverages multimodal data and human intent estimation to facilitate adaptive policy learning across multi-tasks in diverse scenarios, thereby facilitating autonomous inference of collaboration modes and dynamic adjustment of robotic actions. This framework overcomes the limitations of existing HRC methods, which are typically restricted to a single collaboration mode and lack the capacity to identify and transition between diverse states. Central to our framework is a predictive model that captures the interdependencies among vision, language, force, and robot state data to accurately recognize human intentions with a Conditional Variational Autoencoder (CVAE) and automatically switch collaboration modes. By employing dedicated encoders for each modality and integrating extracted features through a Transformer decoder, the framework efficiently learns multi-task policies, while force data optimizes compliance control and intent estimation accuracy during physical interactions. Experiments highlights our framework's practical potential to advance the comprehensive development of HRC.