人間とロボットが協調するためには様々な課題が存在します。例えば、どういう行動を人間が取るか、その行動の具体化などが含まれます。人間の暗黙知の部分も可視化する必要があります。
本論文では、タスクをその場で作成および実行するための時空間エディタであるGhostARを紹介しています。
論文内で提案されているシステムは、アクションを空間的に編集し、実証的なロールプレイを通してロボットをプログラミングし、ユーザーのオーサリングをデモンストレーションおよび編集可能なARゴーストとして外部に出力し、可視化する新しいHRC(Human Robot Collaborative)ワークフローです。
これにより、空間的に配置された視覚参照、リアルなアニメーションシミュレーション、および協調動作の指示が可能になるそうです。
リアルタイムでキャプチャされた動きを入力し、事前に生成された人間のアクションにマッピングし、対応するロボットの動きを出力して、適応型協調動作を実現したそうです。オフラインでのトレーニングプロセスを行わずに、現場での迅速な反復にて実現しています。さらに、ユースケースと3セッションのユーザー調査を通じて、ワークフローの有効性を実証および評価しています。
適応型協調動作では、機能と直感的な相互作用のバランスの問題を解決する必要があり、この分野の発展に寄与したい、と締めくくっています。興味がある方は原文をご参照ください。
[1] : Cao, Y., Wang, T., Qian, X., Rao, P. S., Wadhawan, M., Huo, K., & Ramani, K. (2019, October). GhostAR: A Time-space Editor for Embodied Authoring of Human-Robot Collaborative Task with Augmented Reality. In Proceedings of the 32nd Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (pp. 521-534). ACM.
