論文の概要: RoboCup@Home Education 2020 Best Performance: RoboBreizh, a modular approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02978v1
• Date: Wed, 7 Jul 2021 02:09:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-09 01:19:06.318462
• Title: RoboCup@Home Education 2020 Best Performance: RoboBreizh, a modular approach
• Title（参考訳）: robocup@home education 2020 best performance: robobreizh, a modular approach
• Authors: Antoine Dizet and C\'edric Le Bono and Am\'elie Legeleux and Ma\"elic neau and C\'edric Buche
• Abstract要約: 2020年、RoboCup@Home Educationの課題がオンライン化され、通常の競争ルールが変更された。 本稿では,RoboBreizhチームが優勝した最新の成果を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Every year, the Robocup@Home competition challenges teams and robots' abilities. In 2020, the RoboCup@Home Education challenge was organized online, altering the usual competition rules. In this paper, we present the latest developments that lead the RoboBreizh team to win the contest. These developments include several modules linked to each other allowing the Pepper robot to understand, act and adapt itself to a local environment. Up-to-date available technologies have been used for navigation and dialogue. First contribution includes combining object detection and pose estimation techniques to detect user's intention. Second contribution involves using Learning by Demonstrations to easily learn new movements that improve the Pepper robot's skills. This proposal won the best performance award of the 2020 RoboCup@Home Education challenge.
• Abstract（参考訳）: 毎年、robocup@homeコンペティションはチームとロボットの能力に挑戦している。 2020年、RoboCup@Home Educationの課題がオンライン化され、通常の競争ルールが変更された。 本稿では,RoboBreizhチームが優勝した最新の成果を紹介する。 これらの開発には、pepperロボットがローカル環境を理解し、行動し、適応できるようにする複数のモジュールがリンクされている。 最新の技術はナビゲーションや対話に使われている。 第一の貢献は、ユーザの意図を検出するために、オブジェクト検出とポーズ推定技術を組み合わせることである。 第2の貢献は,ペッパーロボットのスキルを向上させる新たな動きを簡単に学ぶためのデモンストレーションによる学習だ。 この提案は、2020年のrobocup@home education challengeのベストパフォーマンス賞を受賞した。

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