論文の概要: Robots That Can See: Leveraging Human Pose for Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17209v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 13:02:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 13:56:20.061002
• Title: Robots That Can See: Leveraging Human Pose for Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: 見えるロボット:人間のポーズを軌道予測に活用
• Authors: Tim Salzmann, Lewis Chiang, Markus Ryll, Dorsa Sadigh, Carolina Parada and Alex Bewley
• Abstract要約: 本研究では,人間中心環境における未来の軌道を予測するためのトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 結果として得られたモデルは、将来の人間の軌道予測に固有の不確実性を捉えている。 我々は,限られた履歴データを持つ新しいエージェントを誤りの主な要因として同定し,予測誤差を低減するために3次元骨格ポーズの相補的な性質を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.919756497223343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anticipating the motion of all humans in dynamic environments such as homes and offices is critical to enable safe and effective robot navigation. Such spaces remain challenging as humans do not follow strict rules of motion and there are often multiple occluded entry points such as corners and doors that create opportunities for sudden encounters. In this work, we present a Transformer based architecture to predict human future trajectories in human-centric environments from input features including human positions, head orientations, and 3D skeletal keypoints from onboard in-the-wild sensory information. The resulting model captures the inherent uncertainty for future human trajectory prediction and achieves state-of-the-art performance on common prediction benchmarks and a human tracking dataset captured from a mobile robot adapted for the prediction task. Furthermore, we identify new agents with limited historical data as a major contributor to error and demonstrate the complementary nature of 3D skeletal poses in reducing prediction error in such challenging scenarios.
• Abstract（参考訳）: 安全で効果的なロボットナビゲーションを実現するためには、家やオフィスなどの動的環境におけるすべての人間の動きを予想することが重要である。 このような空間は、人間が厳格な運動規則に従わず、突然の遭遇の機会を生み出すコーナーやドアなど、複数の閉塞されたエントリーポイントが存在するため、依然として困難である。 本研究では,人間の位置,頭部方向,3次元骨格キーポイントなどの入力特徴から人中心環境における人間の将来の軌跡を予測するためのトランスフォーマーベースのアーキテクチャを提案する。 得られたモデルは、将来の人間の軌道予測に固有の不確かさを捉え、予測タスクに適応した移動ロボットから取得した共通予測ベンチマークおよび人間追跡データセットにおいて、最先端のパフォーマンスを達成する。 さらに, 限られた履歴データを持つ新しいエージェントを誤りの主な要因として同定し, 予測誤差の低減に寄与する3次元骨格の相補性を示す。

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