6 pages, 3 figures, accepted for publication in the proceedings of the 32nd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN)
This article presents an open-source architecture for conveying robots' intentions to human teammates using Mixed Reality and Head-Mounted Displays. The architecture has been developed focusing on its modularity and re-usability aspects. Both binaries and source code are available, enabling researchers and companies to adopt the proposed architecture as a standalone solution or to integrate it in more comprehensive implementations. Due to its scalability, the proposed architecture can be easily employed to develop shared Mixed Reality experiences involving multiple robots and human teammates in complex collaborative scenarios.
Human Intention Estimation based on Hidden Markov Model Motion Validation for Safe Flexible Robotized Warehouses
University of Zagreb Faculty of Electrical Engineering and Computing（萨格勒布大学电气工程与计算学院）；Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院）；Laboratory for Autonomous Systems and Mobile Robotics（自主系统与移动机器人实验室）；Institute for Anthropomatics and Robotics（人机工程与机器人研究所）；Intelligent Process Automation and Robotics Lab（智能过程自动化与机器人实验室）
随着物流业务的大幅增长，对大型仓库及其自动化的需求不断增加，因此使用机器人作为人类工人的助手正在成为优先事项。为了有效和安全地操作，机器人助手或监督系统应该实时识别人类的意图。心理理论（Theory of Mind，简称ToM）是人类对他人心理状态的一种直观概念，即：信仰和欲望，以及它们如何导致行为。在本文中，我们提出了一个基于ToM的人的意图估计算法的柔性机器人仓库。我们观察人类的，即，工人的运动，并验证它相对于目标位置使用广义沃罗诺伊图为基础的路径规划。这些意见，然后处理所提出的隐马尔可夫模型框架，估计工人的意图在一个在线的方式，能够处理不断变化的环境。为了测试所提出的意图估计，我们在现实世界的实验室仓库中进行了实验，一名工人戴着微软Hololens增强现实眼镜。此外，为了证明该方法的可扩展性，以更大的仓库，我们建议使用虚拟现实数字仓库双胞胎，以逼真地模拟工人的行为。我们进行了意图估计实验，在较大的仓库数字孪生多达24个运行的机器人。我们证明了所提出的框架估计仓库工人的意图精确，并在最后，我们讨论了实验结果。
MRReP: Mixed Reality-based Hand-drawn Reference Path Editing Interface for Mobile Robot Navigation
Graduate School of Information Science and Technology, The University of Osaka（大阪大学信息科学与技术研究生院）；D3 Center, The University of Osaka（大阪大学D3中心）；Graduate School of Maritime Sciences, Kobe University（神户大学海事科学研究生院）
SENSAR: A Visual Tool for Intelligent Robots for Collaborative Human-Robot Interaction
在智能机器人和人类之间建立共同点需要将机器人的意图、行为和知识传达给人类，以建立信任并确保共享环境中的安全。本文介绍了SENSAR（Seeing Everything iN Situ with增强现实），一个增强现实机器人系统，使机器人能够在真实世界的背景下与渲染的图形交流他们的感官和认知数据，允许用户理解，纠正和验证机器人对世界的感知。我们的系统旨在通过建立人类和机器人的感知对齐的共同点来支持人机交互研究。
MIHRaGe: A Mixed-Reality Interface for Human-Robot Interaction via Gaze-Oriented Control
Engineering School of São Carlos University of São Paulo（圣保罗大学圣卡洛斯工程学院）；Massachussets Institute of Technology（麻省理工学院）；Hospital Israelita Albert Einstein（以色列医院阿尔伯特·爱因斯坦医院）
