Core Concepts
Effiziente Mensch-Roboter-Kollaboration durch ARMCHAIR.
Abstract
ARMCHAIR präsentiert eine innovative Architektur für die Kollaboration von Mensch und Roboter, die auf adversarischem inversen Verstärkungslernen und modellprädiktiver Regelung basiert. Die Lösung ermöglicht es einer Gruppe von Robotern, einen simulierten Menschen sicher in einem Erkundungsszenario zu unterstützen, Kollisionen zu vermeiden und die Gesamtleistung der Aufgabe zu verbessern. Die Integration von Verhaltensmodellen des Menschen mit Regelungstechniken stellt eine Herausforderung dar, die ARMCHAIR erfolgreich bewältigt.
Struktur:
Einleitung: Konzept von Cyber-Physical-Human Systems (CPHS)
Modellprädiktive Regelung (MPC) und maschinelles Lernen für die Kollaboration
Adversarisches Inverses Verstärkungslernen (AIRL) für die Modellierung menschlichen Verhaltens
Architekturen für die Kollaboration von Mensch und Roboter
ARMCHAIR: Adaptive Robot Motion für die Kollaboration mit Menschen
Notation und Definitionen
Problemstellung: Gruppe von Robotern und einem Menschen in einer Erkundungsaufgabe
Ergebnisse: Evaluation von ARMCHAIR in verschiedenen Umgebungen
Stats
"ARMCHAIR ermöglicht es einer Gruppe von Robotern, einen simulierten Menschen sicher in einem Erkundungsszenario zu unterstützen."
"ARMCHAIR verhindert Kollisionen und Netzwerkunterbrechungen, verbessert die Gesamtleistung der Aufgabe."
"Die durchschnittliche Anzahl der Kollisionen beträgt 0.001 pro Simulation für ARMCHAIR."
"ARMCHAIR zeigt eine höhere durchschnittliche Anzahl von Belohnungen (3.444) im Vergleich zum Open-Loop-MIP-Algorithmus (2.384)."
Quotes
"Unsere Lösung leverages adversarial inverse reinforcement learning und model predictive control, um optimale Trajektorien und Entscheidungen für ein mobiles Multi-Roboter-System zu berechnen."
"ARMCHAIR ermöglicht es einer Gruppe von Robotern, sicher einen simulierten Menschen in einem Erkundungsszenario zu unterstützen."