Adaptive assistance-based on decision-making models for telerobotics systems

Abstract

Esta tesis propone una nueva estrategia de asistencia háptica en la interacción humano-robot. Dado que el humano es el elemento fundamental del sistema, es necesario proponer estrategias que se adapten a su comportamiento, además de garantizar un mejoramiento del desempeño en la tarea. El inconveniente surge cuando se requiere asistir al operador en mejorar el desempeño de la tarea y permitir al usuario total control de la tarea cuando sea necesario, desviándose del plan original con el objetivo de abordar situaciones imprevistas. Desde una perspectiva enfocada en el control, se debe resolver el compromiso existente entre proveer un alto nivel de asistencia para mejorar el desempeño de la tarea y un bajo nivel de asistencia para permitir al operador desviarse del plan pre-programado (original). Se propone entonces incorporar en la asistencia háptica un mecanismo de toma de decisiones usado por los humanos en tareas básicas de decisión entre dos alternativas. Este mecanismo de decisión se incorporar como el método de selección de parámetros en un controlador adaptativo de estructura fija (i.e. un controlador de impedencia/admitancia de parámetros variables). Los resultados experimentales demuestran que el modelo de toma de decisión, i.e. el modelo drift-diffusion modificado, permite asignar el nivel de autonomía de una forma que resulta intuitiva para el usuario y mejora el desempeño en la tarea. Además la estrategia de asistencia basada en modelos de toma de decisión proporciona un mecanismo de sintonizaci ón para resolver diferentes requerimientos de la tarea, lo cual es importante en entornos no estructurados. Dado el número de parámetros configurables presentes en la asistencia, la etapa experimental expone la función de cada uno de estos parámetros. Se realizó un experimento con usuarios en un entorno de teleoperación donde se evalúa estadísticamente el comportamiento de la asistencia en entornos parcialmente estructurados y se compara con la asistencia proporcionada por un experto humano, la cual puede ser considerada como la asistencia adaptativa nominal.

Abstract. This thesis proposes a novel haptic assistance method for human-robot interaction. Since the human is the main element of the system, it is necessary to propose strategies that adapt the robot’s dynamics to the human behavior, while guaranteeing an improvement in task performance. The main issue arises when the assistance must chose between assisting the operator to improve task performance or allowing the user to have full authority over the task when necessary, allowing him/her to deviate from the original plan in order to handle unforeseen situations. From a control systems’ perspective, the assistance has to solve the trade-off between high assistance levels to improve task performance and low assistance level to allow the user to deviate from the preprogrammed (original) plan. The main results of this work incorporate into the haptic assistance a human-like decision-making mechanism used in two-alternative force choice tasks. Our experimental results show that the drift-diffusion, which is a decision-making model proposed in the cognitive area, allocates control authority in a way that is intuitive for the user. The the proposed assistance provides a tunable (decision-making) mechanism that is capable of fulfilling different task requirements, which is an important when dealing with unstructured environments. Given the number of configurable parameters in the assistance mechanism, the experimental procedure exposes the effects of changing them. A user study in a telerobotic scenario was performed to evaluate the behavior of the assistance in a partially structured environment; the proposed assistance is compared to the assistance provided by a human expert, which may be considered as the nominal adaptive assistance.