Immersive Robot Programming Interface for Human-Guided Automation and Randomized Path Planning

研究人员正在探索增强现实（AR）界面用于在线机器人编程，以简化可变制造环境中的自动化和用户交互。本研究介绍了一种AR界面，用于在线编程和数据可视化，将人类融入到随机机器人路径规划中，减少方法的固有随机性，加入人类干预。该界面使用对应于物理元素的全息物品与冗余机械臂进行交互。利用快速随机树星（RRT *）和球形线性插值（SLERP）算法，界面通过平滑旋转实现末端执行器的无碰撞路径。接下来，顺序二次规划（SQP）实现机器人的配置。该平台在循环中执行RRT *算法，每次迭代通过独立探索最短路径来进行随机抽样，导致产生优化路径的变化。然后，AR用户演示这些路径，并根据环境背景和直觉选择最合适的路径。通过使用七自由度（DOF）机械臂的实现和测试验证了界面的准确性和有效性，表明其有潜力推进当前的机器人编程实践。本文的验证包括两个实现，展示了人机协同和上下文感知在机器人技术中的价值。

论文试图通过引入增强现实接口解决在线机器人编程中的路径规划问题，同时结合人类直觉以减少随机性。

论文提出了一种基于增强现实接口的在线编程和数据可视化方案，利用快速随机树星（RRT*）和球形线性插值（SLERP）算法实现无碰撞路径的顺畅旋转，同时通过引入人类直觉进行路径选择，从而提高路径规划的准确性和效率。

论文通过对七自由度机械臂的实验验证了该增强现实接口的准确性和有效性，并提供了开源代码和数据集。该方案结合了人类直觉和环境感知，可以为机器人编程领域的实践提供新思路。

最近的相关研究包括：1. 'Interactive Robot Path Planning Using Augmented Reality and Human-in-the-Loop'；2. 'Human-in-the-Loop Robot Path Planning Using Virtual Reality and Natural Language'；3. 'Human-in-the-Loop Robot Path Planning for Industrial Applications Using Virtual Reality'等。