每日一篇文献：Virtual Kinesthetic Teaching for Bimanual Telemanipulation

标题：Virtual Kinesthetic Teaching for Bimanual Telemanipulation

双手遥控操作的虚拟动觉教学

0. 摘要

提出了一种新型的远程操作系统，使操作者能够控制双臂机器人。该操作通过机器人的数字双胞胎提供动觉教学，操作员通过网络-物理指导执行任务。它的关键使能器是虚拟现实交互式标记的概念，它作为数字孪生机器人的简化末端执行器。在虚拟现实中，操作员可以徒手与标记进行交互，Leap Motion在虚拟现实头盔上可以感知到这一点。然后，将标记器的状态(例如位置/方位)转换为对应的关节空间命令给远程机器人，使其末端执行器可以跟随标记器。我们提供了系统架构的细节，并基于商业机器人/设备(即UR5、Robotiq抓手、Leap Motion)、虚拟现实、ROS和Unity3D实现了系统。此外，本文还讨论了我们必须解决的技术挑战，以及从人机交互的角度来看该系统的潜在好处。

1. 介绍

远程操作已经获得了巨大的工业利益，因为人类监督仍然是广泛的直接或半自主任务场景的重要组成部分。尽管自主系统的发展显著，但人类经验和快速决策能力尚未被缺乏人在环的系统所超越(例如危险环境中的远程任务[1]-[4]或残疾支持的远程家庭护理技术[5])。然而，在许多实际情况下，远程操作系统涉及到主控制设备和远程机器人之间的异质性(例如，不同几何形状和运动学的机器人操作器的通用操纵杆)。这种异质性导致了从相应的用户命令到期望的机器人行为的映射的认知负荷。这种认知工作量随后导致了培训时间需求的增加、用户的挫败感和操作过程中人为错误的增加;总体上导致任务性能降低，如[6]-[9]所示。

 

另一方面，动觉教学是一种RLfD(机器人演示学习)方法，通过这种方法，人类可以用身体操作机器人(或其末端执行器)的某些部分，以形成一系列配置，以完成所需的任务[10]。由于它的直觉性，动觉教学不需要机器人或编程知识来教机器人新技能[11]，[12]。这种易用性使得它非常适合部署在工业任务[13][14][15]中。