Human-Roboter Aufgabenübergabe: Ein probabilistischer Modellierungsansatz untersucht durch kooperatives Zeichnen

Jüngste Forschungsarbeiten zur Mensch-Roboter-Interaktion untersuchen das Potenzial für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine bei chirurgischen Eingriffen, wobei Aufgaben in manuelle und automatisierbare Teilaufgaben unterteilt werden. Dieses Papier untersucht die Aufgabe der Übergabedetektion, die entscheidend für den Erfolg der roboterassistierten Chirurgie ist, und konzentriert sich auf die Erstellung eines synthetischen Datensatzes, der zur Ausbildung und Benchmarking von Modellen für diese Aufgabe verwendet werden kann. Wir präsentieren einen Datensatz von Parabeln, der das kooperative Zeichnen zwischen einem Menschen und einem Roboter simuliert, mit Variationen in den Zeichengeschwindigkeiten und hinzugefügtem Rauschen. Die Studie zeigt die Anwendbarkeit von HMMs zur Bestimmung der Übergabepunkte und legt die Grundlage für zukünftige Forschungen in der kooperativen Chirurgie zwischen Mensch und Maschine. Der Datensatz, zusammen mit dem bereitgestellten Code und den Rohdaten, wird als Ressource für zukünftige Forschungen zur Verfügung gestellt. Schließlich diskutieren wir die Einschränkungen des Datensatzes und schlagen Richtungen für zukünftige Forschungen vor, wobei wir die Notwendigkeit höherdimensionaler und realer Datensätze betonen.