Tactile sensors have been introduced to a wide range of robotic tasks such as robot manipulation to mimic the sense of human touch. However, there has only been a few works that integrate tactile sensing into robot navigation. This paper describes a navigation system which allows robots to operate in crowded human-dense environments and behave with socially acceptable reactions by utilizing semantic and force information collected by embedded tactile sensors, RGB-D camera and LiDAR. Compliance control is implemented based on artificial potential fields considering not only laser scan but also force reading from tactile sensors which promises a fast and reliable response to any possible collision. In contrast to cameras, LiDAR and other non-contact sensors, tactile sensors can directly interact with humans and can be used to accept social cues akin to natural human behavior under the same situation. Furthermore, leveraging semantic segmentation from vision module, the robot is able to identify and, therefore assign varying social cost to different groups of humans enabling for socially conscious path planning. At the end of this paper, the proposed control strategy was validated successfully by testing several scenarios on an omni-directional robot in real world.


翻译:将触觉感应纳入机器人导航中,本文描述了一种导航系统,允许机器人在拥挤的人类感官环境中操作,并且利用嵌入的触动感应器、RGB-D相机和激光雷达收集的语义和力学信息,以社会可接受的反应方式行事。 合规控制是根据人造潜在领域实施的,不仅考虑激光扫描,而且考虑从触摸感应快速可靠地应对任何可能的碰撞的触觉读。与照相机、激光雷达和其他非接触感应器不同,触控感应器可以直接与人类互动,并可用于接受与人类在同样情况下的自然行为类似的社会信号。此外,利用从视觉感应感应传感器、RGB-D相机和激光雷达收集的语义和力学信息,机器人能够识别并因此为不同群体分配不同的社会成本,以便能够进行有社会意识的路径规划。在本文结尾处,通过在现实世界中测试一些原型机器人,成功地验证了拟议的控制战略。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员