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首页> 外文会议>IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication >Implicit robot selection for human multi-robot interaction in Search and Rescue missions
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Implicit robot selection for human multi-robot interaction in Search and Rescue missions

机译：在搜索和救援任务中隐式选择机器人进行人机交互

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We present a system suitable for human multi-robot interaction that supports the operator in the robot selection process. The proposed framework allows a human to issue commands to a robotic team without an explicit robot selection in so enabling a fluent interaction. This work is framed in the operative context of the SHERPA project [1], which proposes the deployment of a robotic platform for Search & Rescue in an alpine scenario and assumes the presence of a human rescuer that can orchestrate the robots operations with multimodal commands. In this context, implicit robot selection is mainly motivated by fast communication and the difficulties to distinguish different robots of similar shape in a hazardous environment and in adverse weather conditions. In the proposed approach, each robot of the team can evaluate the probability to be referred in an incomplete command, considering its actual capabilities along with geometrical and contextual information. We describe the overall system architecture focusing on the human intention recognition process. The proposed framework is trained and evaluated in a simulated case study.
机译：我们提出了一种适用于人类多机器人交互的系统，该系统在机器人选择过程中为操作员提供支持。所提出的框架允许人们在没有明确的机器人选择的情况下向机器人团队发出命令，从而实现了流畅的交互。这项工作是在SHERPA项目[1]的操作环境中进行的，该项目提出了在高山场景中部署用于搜索和救援的机器人平台，并假设存在可以通过多模式命令协调机器人操作的人员救援人员。在这种情况下，隐式机器人的选择主要是由于快速的交流以及在危险环境和恶劣天气条件下难以区分形状相似的不同机器人的困难。在提出的方法中，团队的每个机器人都可以评估不完全命令中被引用的可能性，同时考虑其实际能力以及几何和上下文信息。我们描述了集中在人类意图识别过程上的整体系统架构。在模拟案例研究中对提出的框架进行了培训和评估。

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