预印本提出人机协同机器人运动时长自适应方法
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预印本提出人机协同机器人运动时长自适应方法
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AI 综述
Frits van Hall、Kevin Haninger、Luka Peternel 在一篇 arXiv 预印本中提出一种自适应人类感觉运动模型的方法,让机器人运动时长随人的交互行为调整。方法将任务约束作为末状态约束、Fitts 定律作为时间约束,构建随机最优控制问题,并用递归最小二乘法估计 Fitts 定律参数。 作者在一个定位任务上验证可行性:机器人控制运动可重复的自由度,人类在互补自由度上调整动作。作者称该方法计算上适合在线使用,能在人机相互适应中收敛并提高运动速度,但表示仍需后续开展充分的人类实验。该研究为预印本,尚未经同行评议。
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最新进展11月3日 13:00
研究提出人机协同操作中机器人精度与速度增强的人类感觉运动模型自适应方法报道时间线
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11月3日
- arXiv · cs.RO研究提出人机协同操作中机器人精度与速度增强的人类感觉运动模型自适应方法
该预印本针对人机协同操作中机器人轨迹规划未考虑人类在交互时行为变化的问题,提出一种自适应人类感觉运动模型的方法。方法将任务约束作为末状态约束、Fitts定律作为时间约束,构建随机最优控制问题,并用递归最小二乘法估计Fitts定律参数,使机器人运动时长适配人类行为。作者假设机器人提升精度可带来速度提升,并在一个定位任务上验证可行性:机器人控制运动可重复的自由度,人类在互补自由度上调整动作。结果显示该方法计算上适合在线使用,能在人机相互适应中收敛,并可提高运动速度,但作者指出仍需后续开展充分的人类实验。
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