Запечатлевая движение,
Создавая истории

Исследование изучает взаимодействие между людьми и роботами в обнимании, предлагая таксономию ХУГ из 16 типов, основанную на демонстрациях людей с использованием системы захвата движения NOKOV. Эта таксономия упрощает классификацию роботизированных обниманий и улучшает способности гуманоидов имитировать естественные обнимающие поведения для повышения качества пользовательского опыта.

Цитата

Ян, Чжэн и др. "Таксономия HUG людей с потенциалом в обниманиях между людьми и роботами." Научные отчёты 14.1 (2024): 14212. 

Фоновое исследование 

Объятия — это важное социальное поведение, способствующее эмоциональному благополучию и укрепляющее социальные связи. Однако современные образ жизни и старение населения сократили возможности для значимых объятий, увеличивая уровень одиночества и стресса. Человекообразные роботы, все более интегрируемые в социальные контексты, представляют собой потенциальное решение этой проблемы. Однако существующие робототехнические системы испытывают трудности с воспроизведением адаптивности и сложности человеческих объятий. Это исследование направлено на решение этих задач с помощью предложения таксономии HUG, систематической классификации человеческих объятий. Объединив данные захвата движения NOKOV с инсайтами из психологии и робототехники, таксономия позволяет роботам эффективно имитировать человеческие поведенческие проявления объятий.

Обзор предложения таксономии HUG. Таксономия HUG (справа) предложена на основе демонстрации человека (слева) и предшествующих знаний (по центру).

Вносы

1. Разработка комплексной таксономии: Исследование предлагает новую таксономию HUG, основанную на трех измерениях: крепкость объятий (например, объятия телом против воздушных объятий), стиль (например, переплетенные руки, объятие вокруг шеи) и двусторонняя координация (например, горизонтальное против вертикального положения рук). Эта таксономия организует сложность объятий в структурированную рамку.

2. Экспериментальная проверка с использованием системы захвата движения: Используя систему захвата движения NOKOV, исследователи зафиксировали 379 демонстраций объятий в различных сценариях, таких как социальные взаимодействия и эмоциональные выражения. Этот набор данных подтвердил полноту таксономии, различая все наблюдаемые типы объятий.  

3. 

Эксперименты по захвату движений человека. (a) Система захвата движений. (b) Информация о участнике. 

4. Интеграция с роботизированными системами: Система классификации на основе правил реализовала таксономию в человекоподобных роботах с электронным кожей (E-skin). Роботы определяли и выполняли специфические типы объятий, используя датчики давления и конфигурации рук. 

Система классификации на основе правил. (a) На рисунке представлен пример сопоставления с E-skinsignal (представлен в виде шестиугольника), а также обнаруженная категория объятий, обозначенная как B-C-H hug. (b) Дерево решений для различения типов объятий.

4. Развитие взаимодействия человека и робота: Таксономия улучшает способность роботов имитировать человеческое поведение, способствуя доверию и комфортному взаимодействию в социальных приложениях. Она также информирует о проектировании адаптивных и контекстно-чувствительных стратегий управления для роботизированных объятий.    

Эксперименты 

Раздел демонстрации поведения человека в исследовании сосредоточен на анализе человеческих обнимательных действий с использованием системы захвата движения NOKOV. В контролируемой обстановке, оснащенной 20 инфракрасными камерами, участники в костюмах для захвата движения выполняли различные обнимательные действия в разных сценариях, таких как социальные мероприятия, эмоциональные выражения и функциональные движения. Настройка позволила собрать точные данные о движениях, зафиксировав 379 образцов объятий.

Каждая пара участников чередовала роли инициатора и получателя, что обеспечивало разнообразные демонстрации. Сценарии были либо свободно выбраны участниками, либо предложены в виде подсказок для отражения реалистичного поведения при объятиях. Данные раскрыл ключевые физические особенности объятий, такие как положение рук, выравнивание и давление контакта. Эта информация была важной для создания таксономии ХУГ, которая классифицирует объятия по плотности, стилю и двусторонней координации. Демонстрации также послужили основой для сопоставления человеческих паттернов объятий с робототехническими системами, позволяя роботам точно воспроизводить эти поведения.

Таксономия HUG, в которой все типы обниманий организованы в матрице. Позы коричневых кукол (в отличие от голубых кукол) соответствуют определенному типу обнимания. Чтобы четко показать детали типов обниманий, голубая кукла прозрачна и без рук. Эти фотографии сделаны с одного ракурса 3D модели, результаты моделирования которой основаны на данных захвата движения с использованием Blender.

Заключения 

Это исследование представляет таксономию объятий HUG, которая классифицирует человеческие объятия на 16 типов в зависимости от плотности, стиля и координации. Валидация была проведена с использованием системы захвата движений NOKOV, эта таксономия способствует преодолению разрыва в взаимодействии человек-робот, позволяя гуманоидным роботам воспроизводить объятия, похожие на человеческие. Экспериментальные результаты показывают, что таксономия улучшает способность роботов выполнять адаптивные и реалистичные движения объятий. Будущие исследования будут сосредоточены на уточнении сенсорных и управляющих систем роботов для поддержки динамичного и контекстно-осведомленного взаимодействия.

Информация об авторе 

Ян Чжен^1,2,3, Ван Чжи Пэн^2,3,4, Жэнь Жуо Чэнь^1,2,3, Ван Чен Цзин^1,2,3, Цзян Шуо^2,3,4, Чжоу Ян Мин^2,3,4, Хэ Бин^2,3,4

1 Шанхайский исследовательский институт интеллектуальных автономных систем, Университет Тунцзиц, Шанхай 201210,

Китай.

2 State Key Laboratory of Intelligent Autonomous Systems, Shanghai 201210, Китай.

3 Frontiers Science Center for Intelligent Autonomous Systems, Shanghai 201210, Китай.

4 College of Electronics & Information Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, Китай. 

Ян Чжэн - аспирант в области Интеллектуальной науки и технологии, сосредоточенный на естественном взаимодействии человекоподобных роботов.

Ванг Чжипэнг - Исследователь, доктор наук, основные направления исследований включают манипуляции ловкости роботов на основе многомодального восприятия, автономное передвижение шагающих роботов в неструктурированных условиях и интеллектуальное проектирование и моделирование мягких роботов. 

Рен Роучэнь - кандидат наук в области Интеллектуальных наук и технологий, специализирующийся на многомодальном имитационном обучении для роботов. 

Wang Chengjin - кандидат наук в области Интеллектуальных Наук и Технологий, основные направления исследований: распознавание образов и воплощённый интеллект. 

Цзянь Шуо - доцент,Supervisor по докторантуре, при поддержке Программы по привлечению молодежных научных и технологических талантов Шанхая, основные направления исследований включают восприятие мультимодального взаимодействия человека и робота и воплощенную интеллигенцию. 

Чжоу Яньмин - доцент, научный руководитель, поддерживаемый Программой поддержки молодёжи в области науки и технологий Шанхая, с основными направлениями исследований в области биомиметического гибкого восприятия для роботов, активного взаимодействия с окружающей средой и когниции. 

Хэ Бин - профессор с постоянным контрактом, обладатель гранта Выдающийся молодежный фонд Национального фонда естественных наук, исполнительный директор Шанхайского автономного научного центра интеллектуальных беспилотных систем, заместитель директора Национальной ключевой лаборатории автономных интеллектуальных беспилотных систем. Основные направления исследований включают интеллектуальную робототехнику, интеллектуальное восприятие, интеллектуальное детектирование, беспилотные системы и цифровые двойники.