論文の概要: Learn to Predict How Humans Manipulate Large-sized Objects from Interactive Motions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12612v1
• Date: Sat, 25 Jun 2022 09:55:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-28 16:26:50.579251
• Title: Learn to Predict How Humans Manipulate Large-sized Objects from Interactive Motions
• Title（参考訳）: 対話型モーションから大規模物体の操作方法を予測するための学習
• Authors: Weilin Wan, Lei Yang, Lingjie Liu, Zhuoying Zhang, Ruixing Jia, Yi-King Choi, Jia Pan, Christian Theobalt, Taku Komura and Wenping Wang
• Abstract要約: 本稿では,動きデータと動的記述子を融合させるグラフニューラルネットワークHO-GCNを提案する。 動的記述子を消費するネットワークは、最先端の予測結果が得られ、未確認オブジェクトへのネットワークの一般化に役立つことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.90906153293585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding human intentions during interactions has been a long-lasting theme, that has applications in human-robot interaction, virtual reality and surveillance. In this study, we focus on full-body human interactions with large-sized daily objects and aim to predict the future states of objects and humans given a sequential observation of human-object interaction. As there is no such dataset dedicated to full-body human interactions with large-sized daily objects, we collected a large-scale dataset containing thousands of interactions for training and evaluation purposes. We also observe that an object's intrinsic physical properties are useful for the object motion prediction, and thus design a set of object dynamic descriptors to encode such intrinsic properties. We treat the object dynamic descriptors as a new modality and propose a graph neural network, HO-GCN, to fuse motion data and dynamic descriptors for the prediction task. We show the proposed network that consumes dynamic descriptors can achieve state-of-the-art prediction results and help the network better generalize to unseen objects. We also demonstrate the predicted results are useful for human-robot collaborations.
• Abstract（参考訳）: 対話中の人間の意図を理解することは、長く続くテーマであり、人間とロボットの相互作用、バーチャルリアリティ、監視に応用されている。 本研究では,人間と物体の相互作用を連続的に観察することで,物体と人間の将来の状態を予測することを目的とした。 大規模な日常オブジェクトとフルボディのヒューマンインタラクション専用のデータセットは存在しないため、トレーニングや評価目的で数千のインタラクションを含む大規模なデータセットを収集しました。 また,物体の固有物理的性質が物体運動予測に有用であることを観察し,そのような固有特性を符号化する対象動的ディスクリプタの集合を設計する。 本稿では,オブジェクト動的ディスクリプタを新たなモダリティとして扱い,予測タスクに動きデータと動的ディスクリプタを融合するグラフニューラルネットワークho-gcnを提案する。 動的記述子を消費するネットワークは、最先端の予測結果が得られ、未確認オブジェクトへのネットワークの一般化に役立つことを示す。 また,予測結果が人間とロボットのコラボレーションに有用であることを示す。

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