論文の概要: Rearrange Indoor Scenes for Human-Robot Co-Activity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05676v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 03:03:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 16:15:48.418341
• Title: Rearrange Indoor Scenes for Human-Robot Co-Activity
• Title（参考訳）: 人間とロボットのコアクティビティのための屋内シーン
• Authors: Weiqi Wang, Zihang Zhao, Ziyuan Jiao, Yixin Zhu, Song-Chun Zhu, Hangxin Liu
• Abstract要約: 本稿では,室内家具を人間ロボットのコアクティビティを向上するために,室内家具の配置を最適化した枠組みを提案する。 提案アルゴリズムは,SUNCGとConceptNetから抽出した空間的・意味的共起情報を統合することにより,家具間の機能的関係を保っている。 実験の結果、アレンジされたシーンは平均して14%のスペースを提供し、30%以上のオブジェクトをやりとりできることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.22847163761969
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an optimization-based framework for rearranging indoor furniture to accommodate human-robot co-activities better. The rearrangement aims to afford sufficient accessible space for robot activities without compromising everyday human activities. To retain human activities, our algorithm preserves the functional relations among furniture by integrating spatial and semantic co-occurrence extracted from SUNCG and ConceptNet, respectively. By defining the robot's accessible space by the amount of open space it can traverse and the number of objects it can reach, we formulate the rearrangement for human-robot co-activity as an optimization problem, solved by adaptive simulated annealing (ASA) and covariance matrix adaptation evolution strategy (CMA-ES). Our experiments on the SUNCG dataset quantitatively show that rearranged scenes provide an average of 14% more accessible space and 30% more objects to interact with. The quality of the rearranged scenes is qualitatively validated by a human study, indicating the efficacy of the proposed strategy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,室内家具を人間ロボットのコアクティビティに適合させるための最適化フレームワークを提案する。 この再配置は、日常の人間活動に支障を来すことなく、ロボット活動に十分なアクセス可能なスペースを確保することを目的としている。 人的活動を維持するため,SUNCGとConceptNetから抽出した空間的共起と意味的共起を統合し,家具間の機能的関係を保存する。 移動可能なオープンスペースの量と到達可能なオブジェクト数によってロボットのアクセス可能な空間を定義することにより、適応的擬似アニール(ASA)と共分散行列適応進化戦略(CMA-ES)によって解決される最適化問題として、人間ロボットのコアクティビティの再配置を定式化する。 SUNCGデータセットを用いた実験により、再配置されたシーンは平均して14%のスペースと30%のオブジェクトを扱えることを示した。 再構成されたシーンの品質は、人間の研究によって質的に検証され、提案した戦略の有効性を示す。

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