論文の概要: Body Gesture Recognition to Control a Social Robot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07538v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 13:49:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 23:17:47.381693
• Title: Body Gesture Recognition to Control a Social Robot
• Title（参考訳）: 社会ロボット制御のための身体ジェスチャー認識
• Authors: Javier Laplaza, Joan Jaume Oliver, Ram\'on Romero, Alberto Sanfeliu and Ana\'is Garrell
• Abstract要約: 本研究では,人間の身体を自然に利用してロボットと対話できるジェスチャー型言語を提案する。 ニューラルネットワークを用いた新しいジェスチャー検出モデルと、ネットワークをトレーニングするための身体ジェスチャーセットを実行する人間のカスタムデータセットを作成しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.557794184787908
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we propose a gesture based language to allow humans to interact with robots using their body in a natural way. We have created a new gesture detection model using neural networks and a custom dataset of humans performing a set of body gestures to train our network. Furthermore, we compare body gesture communication with other communication channels to acknowledge the importance of adding this knowledge to robots. The presented approach is extensively validated in diverse simulations and real-life experiments with non-trained volunteers. This attains remarkable results and shows that it is a valuable framework for social robotics applications, such as human robot collaboration or human-robot interaction.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,人間の身体を用いたロボットとの対話を自然に行うためのジェスチャーに基づく言語を提案する。 ニューラルネットワークを用いた新しいジェスチャー検出モデルと、ネットワークをトレーニングするための身体ジェスチャーセットを実行する人間のカスタムデータセットを作成しました。 さらに,この知識をロボットに追加することの重要性を認識するため,身体ジェスチャー通信を他のコミュニケーションチャネルと比較する。 提案手法は非訓練ボランティアによる多様なシミュレーションや実生活実験で広く検証されている。 これは目覚ましい結果となり、人間のロボットコラボレーションや人間とロボットの相互作用といった社会ロボティクス応用のための貴重なフレームワークであることが示される。

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