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Hand Movement Prediction Based Collision-Free Human-Robot Interaction

机译：手工运动预测无碰撞人机互动

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We present a framework from vision based hand movement prediction in a real-world human-robot collaborative scenario for safety guarantee. We first propose a perception submodule that takes in visual data solely and predicts human collaborator's hand movement. Then a robot trajectory adaptive planning submodule is developed that takes the noisy movement prediction signal into consideration for optimization. We first collect a new human manipulation dataset that can supplement the previous publicly available dataset with motion capture data to serve as the ground truth of hand location. We then integrate the algorithm with a robot manipulator that can collaborate with human workers on a set of trained manipulation actions, and it is shown that such a robot system outperforms the one without movement prediction in terms of collision avoidance.
机译：我们在真实世界机器人协作情景中介绍了一个基于视觉的手动预测的框架，用于安全保证。我们首先提出了一种仅仅是视觉数据的感知子模块，并预测人类合作者的手动运动。然后开发了机器人轨迹自适应规划子模块，以考虑到优化的噪声运动预测信号。我们首先收集一个新的人类操纵数据集，可以通过运动捕获数据来补充前一个公开的数据集，以作为手机位置的地面真实。然后，我们将算法与机器人操纵器集成在一起，该机器人操纵器可以与人工在一组训练的操作动作上进行协作，并且结果表明这种机器人系统在碰撞避免方面没有移动预测而没有移动预测。

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