論文の概要: Gesture Recognition for Initiating Human-to-Robot Handovers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09945v2
• Date: Wed, 30 Dec 2020 07:51:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 14:35:14.797928
• Title: Gesture Recognition for Initiating Human-to-Robot Handovers
• Title（参考訳）: ロボットハンドオーバ開始のためのジェスチャー認識
• Authors: Jun Kwan, Chinkye Tan and Akansel Cosgun
• Abstract要約: 人間がハンドオーバを開始する意図を認識させることが重要であり、ハンドオーバが意図されていなければ、ロボットは人間からオブジェクトを奪おうとしない。 ハンドオーバジェスチャー認識は単一のRGB画像のバイナリ分類問題として機能する。 以上の結果から,ハンドオーバ動作は90%以上の精度で正しく識別できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1614262520734595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human-to-Robot handovers are useful for many Human-Robot Interaction scenarios. It is important to recognize when a human intends to initiate handovers, so that the robot does not try to take objects from humans when a handover is not intended. We pose the handover gesture recognition as a binary classification problem in a single RGB image. Three separate neural network modules for detecting the object, human body key points and head orientation, are implemented to extract relevant features from the RGB images, and then the feature vectors are passed into a deep neural net to perform binary classification. Our results show that the handover gestures are correctly identified with an accuracy of over 90%. The abstraction of the features makes our approach modular and generalizable to different objects and human body types.
• Abstract（参考訳）: 人間とロボットのハンドオーバは多くの人間とロボットのインタラクションシナリオに役立ちます。 人間がハンドオーバを開始する意図を認識させることが重要であり、ハンドオーバが意図されていなければ、ロボットは人間からオブジェクトを取り出そうとしない。 ハンドオーバジェスチャー認識は単一のRGB画像のバイナリ分類問題として機能する。 rgb画像から関連する特徴を抽出するために、物体を検出するための3つの別個のニューラルネットワークモジュール、人体キーポイントと頭部方向を実装し、特徴ベクトルをディープニューラルネットワークに渡してバイナリ分類を行う。 以上の結果から,ハンドオーバ動作は90%以上の精度で正しく識別できることがわかった。 機能の抽象化により、アプローチはモジュール化され、異なるオブジェクトや人体タイプに一般化できます。

関連論文リスト

• Tactile-Filter: Interactive Tactile Perception for Part Mating [54.46221808805662]
  人間は触覚と触覚に頼っている。 視覚ベースの触覚センサーは、様々なロボット認識や制御タスクに広く利用されている。 本稿では,視覚に基づく触覚センサを用いた対話的知覚手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-10T16:27:37Z)
• Learning Reward Functions for Robotic Manipulation by Observing Humans [92.30657414416527]
  我々は、ロボット操作ポリシーのタスク非依存報酬関数を学習するために、幅広い操作タスクを解く人間のラベル付きビデオを使用する。 学習された報酬は、タイムコントラストの目的を用いて学習した埋め込み空間におけるゴールまでの距離に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-16T16:26:48Z)
• Robot to Human Object Handover using Vision and Joint Torque Sensor Modalities [3.580924916641143]
  このシステムは、完全に自律的で堅牢なオブジェクトを人間の受信機にリアルタイムでハンドオーバする。 我々のアルゴリズムは、腕の関節トルクセンサーと、センサーフィードバックのための眼内RGB-Dカメラの2つの相補的なセンサーモードに依存している。 センサフィードバックの同期、オブジェクト、人手検出における課題にもかかわらず、我々のシステムは98%の精度で堅牢なロボットと人間のハンドオーバを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T00:11:34Z)
• Gesture2Path: Imitation Learning for Gesture-aware Navigation [54.570943577423094]
  Gesture2Pathは、画像に基づく模倣学習とモデル予測制御を組み合わせた新しいソーシャルナビゲーション手法である。 実際のロボットに本手法をデプロイし,4つのジェスチャーナビゲーションシナリオに対するアプローチの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-19T23:05:36Z)
• Human keypoint detection for close proximity human-robot interaction [29.99153271571971]
  近接ロボット相互作用の文脈における最先端人間のキーポイント検出器の性能について検討した。 MMPoseとAlphaPoseは近接して全体キーポイント検出器を動作させたが、どちらも指検出に難しかった。 本稿では,MMPose または AlphaPose の身体用と MediaPipe を,最も正確かつ堅牢な検出が可能な単一のフレームワークで組み合わせて提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-15T20:33:29Z)
• Model Predictive Control for Fluid Human-to-Robot Handovers [50.72520769938633]
  人間の快適さを考慮に入れた計画運動は、人間ロボットのハンドオーバプロセスの一部ではない。 本稿では,効率的なモデル予測制御フレームワークを用いてスムーズな動きを生成することを提案する。 ユーザ数名の多様なオブジェクトに対して,人間とロボットのハンドオーバ実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T23:08:20Z)
• Few-Shot Visual Grounding for Natural Human-Robot Interaction [0.0]
  本稿では,人間ユーザによって音声で示される,混み合ったシーンから対象物を分割するソフトウェアアーキテクチャを提案する。 システムのコアでは、視覚的な接地のためにマルチモーダルディープニューラルネットワークを使用します。 公開シーンデータセットから収集した実RGB-Dデータに対して,提案モデルの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-17T15:24:02Z)
• Where is my hand? Deep hand segmentation for visual self-recognition in humanoid robots [129.46920552019247]
  本稿では、画像からロボットの手を切り離すための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。 ヒューマノイドロボットVizzyの手のセグメンテーションのために,Mask-RCNNネットワークを微調整した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-09T10:34:32Z)
• Object-Independent Human-to-Robot Handovers using Real Time Robotic Vision [6.089651609511804]
  本稿では,ロボットビジョンと操作を用いた安全でオブジェクトに依存しないロボットハンドオーバのアプローチを提案する。 13の物体を用いた実験で、このロボットは81.9%の試験で人間から物体を取り出すことに成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T17:29:20Z)
• Human Grasp Classification for Reactive Human-to-Robot Handovers [50.91803283297065]
  本稿では,ロボットが人間に遭遇するロボットのハンドオーバに対するアプローチを提案する。 対象物をさまざまな手形やポーズで保持する典型的な方法をカバーする,人間の把握データセットを収集する。 本稿では,検出した把握位置と手の位置に応じて人手から対象物を取り出す計画実行手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-12T19:58:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。