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基于ToM的机器人仓库人为意图估算算法

发布时间:2018-12-06 00:14:01

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物流业务的快速增长产生了对更加进化和高效的仓库系统的需求。机器人技术的进步可以通过自动完成当前由人类完成的任务来帮助满足这些需求,从而显着加快工作流程。

然而,为了安全有效地运行,机器人仓库助理应该能够识别其操作人员的意图。萨格勒布大学和卡尔斯鲁厄理工学院的研究人员最近开发了一种基于心理理论(ToM)原理的人类意图估计算法。 ToM是人类识别其他人的意图,信仰,欲望,情感和心理状态的能力。

“我们的研究产生于欧盟的地平线2020项目SafeLog,该项目旨在让人类安全进入完全自动化的仓库,移动机器人可以携带机架,而无需关闭整个机器人队伍,”David Puljiz,其中一名进行这项研究的研究人员告诉TechXplore。 “这是通过使用专门设计的安全背心和AR设备来指导和帮助工人驾驭这种环境。”

为了增强安全性,研究人员设计的仓库安全系统计划了一个机器人的路径,以便它不会与人类工人的路径发生冲突。为了使其工作,它需要知道人类操作员的去向,特别是如果他没有前往先前商定的位置。

Puljiz和他的同事观察了个体人类工作人员在仓库环境中的运动,并使用一种称为基于广义Voronoi图的计划方法对他们的目标位置进行了验证。然后将这些观察结果输入到隐马尔可夫模型中,该模型可以在导航变化的环境时在线估计工人的意图。

“提出的基于ToM的柔性机器人仓库人类意图估算算法基于隐马尔可夫模型运动验证,”参与该研究的另一位研究人员Tomislav Petkovic告诉TechXplore。 “我们观察工人的运动,并使用基于广义Voronoi图的路径规划对目标位置进行验证。然后,这些观察结果由隐马尔可夫模型框架处理,该框架在线估计工人的意图并能够处理不断变化的环境.LAMOR lab在萨格勒布大学开发了算法的后端:运动验证和目标估计。“

为了评估模型的有效性,卡尔斯鲁厄理工学院的知识产权实验室使用Microsoft Hololens AR眼镜在小型仓库测试环境中进行了意图估算实验。研究人员使用VR技术在大型虚拟仓库中进行了进一步的评估。他们发现他们的框架可以非常准确地有效地估计仓库工人的意图。

“我认为我们研究中最有意义的方面是AR设备不仅可以用于娱乐或营销,而且实际上可以用于工业环境,”Puljiz说。 “研究领域相当新,这个领域有很多可能性。”

将来,Puljiz及其同事开发的实时人类意图估算算法可以提高基于仓库的机器人系统的安全性和效率。例如,它可以帮助开发更具响应性的机器人,这些机器人可以估计周围人类操作员的意图,相应地调整和规划他们的路线。

“在未来的工作中,我们可以将算法扩展到3D空间并按照3D中的凝视方向来确定,例如,工人是否打算选择错误的物体,或者他是否担心机器人接近,”Puljiz说。 “还有很多其他可能性,包括手动跟踪集成。”

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