論文の概要: Open-VICO: An Open-Source Gazebo Toolkit for Multi-Camera-based Skeleton
Tracking in Human-Robot Collaboration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14733v1
- Date: Mon, 28 Mar 2022 13:21:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-29 17:17:06.361547
- Title: Open-VICO: An Open-Source Gazebo Toolkit for Multi-Camera-based Skeleton
Tracking in Human-Robot Collaboration
- Title（参考訳）: Open-VICO:人間-ロボットコラボレーションにおけるマルチカメラベースの骨格追跡のためのオープンソースのガゼボツールキット
- Authors: Luca Fortini (1), Mattia Leonori (1), Juan M. Gandarias (1), Arash
Ajoudani (1) ((1) Human-Robot Interfaces and Physical Interaction, Istituto
Italiano di Tecnologia)
- Abstract要約: この研究は、ガゼボで仮想人間モデルを統合するためのオープンソースツールキットであるOpen-VICOを提示する。
特に、Open-VICOは、現実的な人間のキネマティックモデル、マルチカメラビジョン設定、そして人間の追跡技術と同じシミュレーション環境で組み合わせることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Simulation tools are essential for robotics research, especially for those
domains in which safety is crucial, such as Human-Robot Collaboration (HRC).
However, it is challenging to simulate human behaviors, and existing robotics
simulators do not integrate functional human models. This work presents
Open-VICO~\footnote{\url{https://gitlab.iit.it/hrii-public/open-vico}}, an
open-source toolkit to integrate virtual human models in Gazebo focusing on
vision-based human tracking. In particular, Open-VICO allows to combine in the
same simulation environment realistic human kinematic models, multi-camera
vision setups, and human-tracking techniques along with numerous robot and
sensor models thanks to Gazebo. The possibility to incorporate pre-recorded
human skeleton motion with Motion Capture systems broadens the landscape of
human performance behavioral analysis within Human-Robot Interaction (HRI)
settings. To describe the functionalities and stress the potential of the
toolkit four specific examples, chosen among relevant literature challenges in
the field, are developed using our simulation utils: i) 3D multi-RGB-D camera
calibration in simulation, ii) creation of a synthetic human skeleton tracking
dataset based on OpenPose, iii) multi-camera scenario for human skeleton
tracking in simulation, and iv) a human-robot interaction example. The key of
this work is to create a straightforward pipeline which we hope will motivate
research on new vision-based algorithms and methodologies for lightweight
human-tracking and flexible human-robot applications.
- Abstract（参考訳）: シミュレーションツールはロボット研究、特にヒューマン・ロボティクス・コラボレーション(HRC)のような安全性が重要である分野において不可欠である。
しかし、人間の振る舞いをシミュレートすることは困難であり、既存のロボットシミュレータは機能的人間モデルを統合していない。
Open-VICO~\footnote{\url{https://gitlab.iit.it/hrii-public/open-vico}}はガゼボで仮想人間モデルを統合するオープンソースツールキットである。
特にOpen-VICOは、現実的な人間の運動モデル、マルチカメラビジョンのセットアップ、そして人間の追跡技術、そしてGazeboのおかげで多くのロボットやセンサーモデルを組み合わせることができる。
予め記録された人間の骨格運動をモーションキャプチャーシステムに組み込むことは、人間-ロボットインタラクション(HRI)設定における人間のパフォーマンス行動解析の景観を広げる。
機能とストレスを説明するために,本研究のシミュレーションツールを用いて,関連する文献課題の中から選択した4つの具体例について述べる。
一 シミュレーションにおける3次元マルチRGB-Dカメラキャリブレーション
ii)openposeに基づく人工ヒト骨格追跡データセットの作成
三 シミュレーションにおけるヒト骨格追跡のためのマルチカメラシナリオ
iv) 人間とロボットの相互作用例。
この研究の鍵は、軽量な人間追跡と柔軟な人間ロボットアプリケーションのための新しいビジョンベースのアルゴリズムと方法論の研究を動機付ける、素直なパイプラインを作ることだ。
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