ベイズネットワークを用いた新しい意図予測フレームワークにより、人間の行動と環境情報の因果関係を捉えることで、より正確で即時的な人間の意図予測が可能となり、人間-ロボット協調を強化する。
人間の目的と関連オブジェクトを正確に予測し、それに基づいて意思決定を行うことで、人間-ロボット協調の安全性と効率性を向上させることができる。
逆微分リカッチ方程式を活用することで、事前に定義された軌道を必要とせずに、人間-ロボット協調の動作を最適化することができる。また、時変のインピーダンスパラメータを用いることで、人間の適応的な制御戦略を反映することができる。さらに、ニューロアダプティブPIDコントローラを導入することで、システムの不確定性に対する安定性と追従性を確保できる。
ロボットが、オペレータの視線を意識せずに、安全かつ自然な方法で物品を受け渡すことができる。
ロボットが人間の今後のタスクを予測し、人間と協力して効率的に達成する。予期せぬ人間の行動や好みの変化にも自動的に適応する。
ロボットの全身ダイナミクスとポーズ最適化を活用し、人間の不確実性に適応しながら、効率的な人間-ロボット共同輸送を実現する。