論文の概要: Enhancing motion trajectory segmentation of rigid bodies using a novel screw-based trajectory-shape representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11413v1
• Date: Wed, 20 Sep 2023 15:40:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-21 15:41:00.309175
• Title: Enhancing motion trajectory segmentation of rigid bodies using a novel screw-based trajectory-shape representation
• Title（参考訳）: 新規なねじ形軌道形状表現を用いた剛体の運動軌跡分割の促進
• Authors: Arno Verduyn, Maxim Vochten, Joris De Schutter
• Abstract要約: トラジェクトリセグメンテーションとは、トラジェクトリを意味のある連続的なサブトラジェクトリに分割することを指す。 翻訳と回転の両方を組み込んだ剛体運動のための新しい軌道表現を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0589208420411014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trajectory segmentation refers to dividing a trajectory into meaningful consecutive sub-trajectories. This paper focuses on trajectory segmentation for 3D rigid-body motions. Most segmentation approaches in the literature represent the body's trajectory as a point trajectory, considering only its translation and neglecting its rotation. We propose a novel trajectory representation for rigid-body motions that incorporates both translation and rotation, and additionally exhibits several invariant properties. This representation consists of a geometric progress rate and a third-order trajectory-shape descriptor. Concepts from screw theory were used to make this representation time-invariant and also invariant to the choice of body reference point. This new representation is validated for a self-supervised segmentation approach, both in simulation and using real recordings of human-demonstrated pouring motions. The results show a more robust detection of consecutive submotions with distinct features and a more consistent segmentation compared to conventional representations. We believe that other existing segmentation methods may benefit from using this trajectory representation to improve their invariance.
• Abstract（参考訳）: トラジェクトリセグメンテーションとは、トラジェクトリを意味のある連続的なサブトラジェクトリに分割することを指す。 本稿では3次元剛体運動の軌跡分割について述べる。 文学におけるほとんどのセグメンテーションアプローチは、物体の軌道を点軌道として表現しており、その変換と回転の無視のみを考慮している。 本稿では,翻訳と回転の両方を組み込んだ剛体運動の軌道表現を提案し,さらにいくつかの不変性を示す。 この表現は幾何進行速度と三階軌道形記述子からなる。 スクリュー理論の概念は、この表現を時間不変とし、身体基準点の選択に不変にするために用いられた。 この新たな表現は、シミュレーションと人間の指示された注ぐ動きの実際の記録の両方において、自己教師ありセグメンテーションアプローチで検証される。 その結果、特徴の異なる連続したサブモーションの検出と、従来の表現よりも一貫性のあるセグメンテーションが得られた。 他の既存のセグメンテーション手法は、この軌道表現を使用することで、不変性を改善することができると信じている。

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