論文の概要: Top-1 CORSMAL Challenge 2020 Submission: Filling Mass Estimation Using Multi-modal Observations of Human-robot Handovers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01311v1
• Date: Wed, 2 Dec 2020 16:31:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-30 06:45:04.336080
• Title: Top-1 CORSMAL Challenge 2020 Submission: Filling Mass Estimation Using Multi-modal Observations of Human-robot Handovers
• Title（参考訳）: Top-1 CORSMAL Challenge 2020 提出:人間ロボットハンドオーバのマルチモーダル観測による質量推定
• Authors: Vladimir Iashin, Francesca Palermo, G\"okhan Solak, Claudio Coppola
• Abstract要約: CORSMAL 2020 Challengeは、ロボットが人間によって保持される容器の充填質量を見積もる必要があるという問題の認識部分に焦点を当てている。 本稿では,充填量,充填量,容器容量の3つの重要な指標を予測するためのマルチモーダル手法を提案する。 提案手法は,CORSMAL 2020 Challengeにおける公立サブセットと私設サブセットの両方における全サブセットのうち,Top-1の総合的なパフォーマンスを得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.760079434948198
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human-robot object handover is a key skill for the future of human-robot collaboration. CORSMAL 2020 Challenge focuses on the perception part of this problem: the robot needs to estimate the filling mass of a container held by a human. Although there are powerful methods in image processing and audio processing individually, answering such a problem requires processing data from multiple sensors together. The appearance of the container, the sound of the filling, and the depth data provide essential information. We propose a multi-modal method to predict three key indicators of the filling mass: filling type, filling level, and container capacity. These indicators are then combined to estimate the filling mass of a container. Our method obtained Top-1 overall performance among all submissions to CORSMAL 2020 Challenge on both public and private subsets while showing no evidence of overfitting. Our source code is publicly available: https://github.com/v-iashin/CORSMAL
• Abstract（参考訳）: 人間とロボットのオブジェクトハンドオーバは、人間とロボットのコラボレーションの鍵となるスキルである。 corsmal 2020 challengeは、この問題の認識部分に焦点を当てている。ロボットは人間が持っている容器の充填質量を見積もる必要がある。 画像処理とオーディオ処理には個別に強力な方法があるが、このような問題を解決するには複数のセンサーからのデータを処理する必要がある。 容器の外観、充填音、深度データは必須情報を提供する。 本稿では,充填量,充填量,容器容量の3つの重要な指標を予測するためのマルチモーダル手法を提案する。 これらの指標を組み合わせて容器の充填質量を推定する。 提案手法は,CORSMAL 2020 Challengeの公立サブセットと私設サブセットのいずれにおいても,オーバーフィットの証拠は示さなかった。 私たちのソースコードは、https://github.com/v-iashin/corsmal.com

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