MIRAGE: Multimodal Intention Recognition and Admittance-Guided Enhancement in VR-based Multi-object Teleoperation
作者: Chi Sun, Xian Wang, Abhishek Kumar, Chengbin Cui, Lik-Hang Lee
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2025-09-02
备注: Accepted by ISMAR 2025
💡 一句话要点
提出多模态意图识别与引导增强框架以解决VR多物体遥操作问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态意图识别 虚拟现实 遥操作 人机交互 共享控制 深度学习 机器人技术
📋 核心要点
- 现有的多物体遥操作方法在虚拟现实环境中面临感知模糊和单一模态意图识别的局限，影响操作效率和用户体验。
- 本文提出了一种结合虚拟引导模型和多模态卷积神经网络的人类意图感知网络的共享控制框架，以提升遥操作性能。
- 实验结果表明，MMIPN显著提高了抓取成功率，VA模型通过减少路径长度提升了运动效率，注视数据是最重要的输入模态。
📝 摘要（中文）
在多物体遥操作任务中，有效的人机交互面临着虚拟现实环境中的感知模糊和单一模态意图识别的局限性。本文提出了一种共享控制框架，结合虚拟引导模型和基于多模态卷积神经网络的人类意图感知网络，以提升遥操作性能和用户体验。该模型通过调整引导力和优化运动轨迹，利用人工势场引导操作者接近目标物体。同时，MMIPN处理包括注视运动、机器人动作和环境上下文在内的多模态输入，以估计人类抓取意图，帮助克服VR中的深度感知挑战。用户研究表明，MMIPN显著提高了抓取成功率，而VA模型通过减少路径长度提升了运动效率。注视数据被认为是最关键的输入模态。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多物体遥操作中人机交互的有效性问题，现有方法在虚拟现实环境中面临感知模糊和单一模态意图识别的局限性，导致操作效率低下。
核心思路：论文提出的解决方案是结合虚拟引导模型与多模态卷积神经网络，通过多模态输入来增强人类意图的识别能力，从而改善遥操作的性能和用户体验。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：虚拟引导模型（VA）和多模态人类意图感知网络（MMIPN）。VA模型利用人工势场引导操作者接近目标物体，而MMIPN则处理注视运动、机器人动作和环境上下文等多模态输入。
关键创新：最重要的技术创新在于将多模态输入与虚拟引导相结合，克服了传统单一模态意图识别的局限，使得遥操作更加自然和高效。
关键设计：在网络结构上，MMIPN采用了多模态卷积神经网络，能够有效融合不同模态的信息；同时，VA模型通过调整引导力和优化运动轨迹来提高操作效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，MMIPN在抓取成功率上显著提升，具体数据未提供；而VA模型通过减少路径长度提升了运动效率，表明该框架在多物体遥操作中具有显著的性能优势。注视数据被识别为最关键的输入模态，强调了多模态融合的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括虚拟现实中的机器人遥操作、智能家居控制以及工业自动化等。通过提升多物体抓取任务的效率和自然交互能力，未来可能在各类人机协作场景中发挥重要作用，推动相关技术的实际应用和发展。
📄 摘要（原文）
Effective human-robot interaction (HRI) in multi-object teleoperation tasks faces significant challenges due to perceptual ambiguities in virtual reality (VR) environments and the limitations of single-modality intention recognition. This paper proposes a shared control framework that combines a virtual admittance (VA) model with a Multimodal-CNN-based Human Intention Perception Network (MMIPN) to enhance teleoperation performance and user experience. The VA model employs artificial potential fields to guide operators toward target objects by adjusting admittance force and optimizing motion trajectories. MMIPN processes multimodal inputs, including gaze movement, robot motions, and environmental context, to estimate human grasping intentions, helping to overcome depth perception challenges in VR. Our user study evaluated four conditions across two factors, and the results showed that MMIPN significantly improved grasp success rates, while the VA model enhanced movement efficiency by reducing path lengths. Gaze data emerged as the most crucial input modality. These findings demonstrate the effectiveness of combining multimodal cues with implicit guidance in VR-based teleoperation, providing a robust solution for multi-object grasping tasks and enabling more natural interactions across various applications in the future.