增强现实中的多通道人-群机器人交互系统研究

"虚拟现实智能硬件 2020年12月第6期的一篇论文探讨了增强现实中多通道人-群机器人交互系统。这篇论文由陈明轩、张平、吴泽波和陈晓丹共同撰写，发表在《虚拟现实智能硬件》期刊上，DOI为10.1016/j.vrih.2020.05.006。论文的核心在于解决人与群机器人交互的挑战，尤其是在大规模人机交互中如何实现高效、准确的沟通。 作者们提出了一种创新的人类与群机器人交互系统，该系统整合了三维手势交互通道和自然语言指令通道，以促进自然且高效的交流。具体来说，3D Lasso技术被用来通过有向包围盒选择多个机器人，实现了群体机器人的批量拣选交互。此外，他们定义了面向群体机器人的控制指令标签，这些标签可以与3D手势和自然语言指令相结合。借助基于最大熵模型的文本分类器，系统能够理解自然语言指令，而头戴式增强现实设备则作为视觉反馈的界面。 论文通过机器人选型实验验证了该系统的可行性和效率，表明这种多通道集成方法在人群中与机器人交互时能够提高沟通效率。关键词包括人群交互、增强现实以及多通道集成。 群体机器人系统的研究已经成为智能技术领域的重要方向，尤其是在多机器人系统被广泛应用到各个领域解决实际问题的背景下。群机器人系统模仿自然界中动物群体的行为，通过简单机器人之间的局部交互，共同完成复杂任务。与传统的中央控制方式不同，群机器人系统强调分布式控制，每个机器人根据自身状态和环境信息进行自组织和协调。 论文指出，群机器人系统因其分布式特性，能在单个机器人无法胜任的情况下成功完成任务，例如搜索、覆盖和集群行为。因此，设计出能够与群机器人自然、高效交互的系统对于推动这一领域的进步至关重要。这篇论文的研究成果为未来的群机器人控制系统提供了新的思路和方法，有助于进一步优化人与机器人的合作模式。"