協力的な人間とロボットの操作では、ロボットは人間の意図を予測し、タスクを円滑に実行する必要があります。しかし、人間の意図はロボットが取るアクションに依存しており、これは難しい問題です。従来の方法はこの相互依存性を無視し、代わりにロボットアクションに独立した周辺意図予測モデルを訓練してきました。しかし、大規模な人間-人間相互作用データを活用することで、新しいアーキテクチャ「INTERACT」を提案します。このアーキテクチャは大規模な人間-人間データセットで条件付き意図予測モデルを事前トレーニングし、小規模な人間-ロボットデータセットで微調整します。さらに、新しい手法を導入して7DoFロボットアームを遠隔操作し、多様な範囲の人間-ロボット共同操作データを収集します。
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