Onderzoekers van het BioRobotics Institute of Scuola Superiore Sant'Anna, Co-Robotics srl en Sheffield Hallam University hebben onlangs een nieuwe benadering voorgesteld om de interactie tussen mens en robot te verbeteren terwijl ze samen lopen. hun papier, gepubliceerd in MDPI's Robotica logboek, stelt het gebruik van draagbare sensoren voor als middel om de samenwerking tussen een mens en een robot die zich in een gedeelde omgeving voortbewegen te verbeteren.

Recente technologische ontwikkelingen hebben de inzet van robots als assistenten in een breed scala van alledaagse situaties mogelijk gemaakt. Om goed te presteren in de meeste van deze instellingen, echter, robots moeten naadloos en effectief kunnen communiceren met menselijke gebruikers. Onderzoekers hebben daarom benaderingen en technieken ontwikkeld om het vermogen van robots om sociale signalen te begrijpen te verbeteren en dienovereenkomstig te reageren.

In hun studie hebben het team richtte zich met name op taken waarbij mensen en robots samen lopen of een taak uitvoeren waarbij staan ​​en bewegen in een gedeelde omgeving. Hun doel was om een ​​aanpak te ontwikkelen waarmee mensen op natuurlijke wijze in een bepaalde ruimte kunnen bewegen, samen met een robot, zonder de noodzaak van fysieke verbindingen tussen de twee.

"Dit artikel stelt het gebruik van draagbare traagheidsmeeteenheden (IMU's) voor om de interactie tussen mens en robot te verbeteren terwijl ze samen lopen zonder fysieke verbindingen en zonder beperking van de relatieve positie tussen de mens en de robot, ’ schreven de onderzoekers in hun paper.

De door de onderzoekers voorgestelde aanpak omvat het gebruik van IMU-sensoren, dat zijn elektronische apparaten die oriëntatie meten en rapporteren, snelheid en andere gegevens met betrekking tot bewegingen, meestal met behulp van versnellingsmeters, gyroscopen en/of magnetometers. Deze sensoren worden door mensen gedragen (bijvoorbeeld aan hun schoenen) zonder dat ze ongemak veroorzaken, waardoor ze vrij kunnen bewegen in hun omringende ruimte.

De IMU's verzamelen realtime informatie over de bewegingen van de menselijke gebruiker en loopgerelateerde parameters (bijv. loopsnelheid, paslengte, oriëntatie hoek, enzovoort.). Vervolgens, deze gegevens worden verwerkt en gebruikt om de beweging van de robot vorm te geven, uiteindelijk het creëren van een meer natuurlijke interactie tussen de twee agenten.

De onderzoekers bouwden een prototype IMU-systeem genaamd SensFoot en evalueerden de nauwkeurigheid en werkzaamheid ervan in een reeks experimenten waarbij mensen en robots met elkaar in wisselwerking stonden. Ze rekruteerden 19 menselijke deelnemers en vroegen hen om twee verschillende taken uit te voeren, die ze een "volgtaak" en een "volg-mij"-taak noemen.

Eerst, ze verifieerden de nauwkeurigheid van hun systeem door de loopinformatie te vergelijken die werd berekend door een referentievisiesysteem met die afgeleid van gegevens die door de IMU's werden verzameld. Vervolgens, ze testten de sensoren in een echt mens-robot-interactiescenario.

"We experimenteerden met 19 menselijke deelnemers in twee verschillende taken, om real-time evaluaties van gangparameters te bieden voor een mobiele robot die samen met een mens beweegt, en bestudeerde de haalbaarheid en de waargenomen bruikbaarheid door de deelnemers, " schreven de onderzoekers. "De resultaten tonen de haalbaarheid van het systeem, die positieve feedback kreeg van de gebruikers, waardevolle informatie geven voor de ontwikkeling van een natuurlijk interactiesysteem, waar de robot menselijke bewegingen waarneemt door middel van draagbare sensoren."

De evaluaties van de onderzoekers leverden veelbelovende resultaten op, wat suggereert dat het gebruik van IMU's de interacties tussen mensen en robots die zich door een gedeelde ruimte verplaatsen aanzienlijk zou kunnen verbeteren. Bovendien, de feedback van deelnemers die de sensoren testten, was overweldigend positief. In de toekomst, de door de onderzoekers voorgestelde aanpak zou de weg kunnen effenen voor meer adaptieve en efficiënte ondersteunende robotica-oplossingen die de integratie van IMU's of andere sensoren met algoritmen voor machine learning inhouden.

"Toekomstige werken betreffen de mogelijkheid om de systeemperceptie van de wandelende gebruiker te verbeteren, het verbeteren van de nauwkeurigheid in geëxtraheerde parameters, en het aanpassingsvermogen van de robot, het overwinnen van de huidige beperkingen in controle en integratie, ’ schreven de onderzoekers.

© 2019 Wetenschap X Netwerk