Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multimodal Active Measurement for Human Mesh Recovery in Close Proximity

論文の概要: Multimodal Active Measurement for Human Mesh Recovery in Close Proximity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08116v2
Date: Fri, 10 May 2024 13:29:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-13 20:27:06.876778
Title: Multimodal Active Measurement for Human Mesh Recovery in Close Proximity
Title（参考訳）: 近接場におけるメッシュ回復のためのマルチモーダルアクティブ計測
Authors: Takahiro Maeda, Keisuke Takeshita, Kazuhito Tanaka,
Abstract要約: 物理的な人間とロボットの相互作用では、ロボットは対象者の正確な身体のポーズを推定する必要がある。これらのpHRIシナリオでは、ロボットは物理的相互作用のためにロボットに近づかなければならないため、装備されたカメラで対象者の身体を完全に観察することはできない。本稿では,2次元LiDARのような触覚センサを備えたカメラのアクティブな計測・センサ融合フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1281577592123884
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: For physical human-robot interactions (pHRI), a robot needs to estimate the accurate body pose of a target person. However, in these pHRI scenarios, the robot cannot fully observe the target person's body with equipped cameras because the target person must be close to the robot for physical interaction. This closeness leads to severe truncation and occlusions and thus results in poor accuracy of human pose estimation. For better accuracy in this challenging environment, we propose an active measurement and sensor fusion framework of the equipped cameras with touch and ranging sensors such as 2D LiDAR. Touch and ranging sensor measurements are sparse, but reliable and informative cues for localizing human body parts. In our active measurement process, camera viewpoints and sensor placements are dynamically optimized to measure body parts with higher estimation uncertainty, which is closely related to truncation or occlusion. In our sensor fusion process, assuming that the measurements of touch and ranging sensors are more reliable than the camera-based estimations, we fuse the sensor measurements to the camera-based estimated pose by aligning the estimated pose towards the measured points. Our proposed method outperformed previous methods on the standard occlusion benchmark with simulated active measurement. Furthermore, our method reliably estimated human poses using a real robot even with practical constraints such as occlusion by blankets.
Abstract（参考訳）: 物理的人間-ロボット相互作用(pHRI)では、ロボットは対象者の正確な身体姿勢を推定する必要がある。しかし、これらのpHRIシナリオでは、対象者が物理的相互作用のためにロボットの近くにいなければならないため、搭載カメラで対象者の身体を完全に観察することはできない。この近さは重度の乱れと閉塞をもたらし、結果として人間のポーズ推定の精度が低下する。そこで本研究では,2次元LiDARなどのタッチ・レンジセンサを備えたカメラのアクティブな計測・センサ融合フレームワークを提案する。触覚と測位センサーの計測は少ないが、人体部分の局所化には信頼性があり、有益な方法である。アクティブな計測プロセスでは、カメラの視点とセンサーの配置を動的に最適化し、高い推定不確かさで身体部分を測定する。センサ融合過程において, センサの計測値がカメラによる推定値よりも信頼性が高いことを前提として, 推定されたポーズを計測点に向けて整列させることにより, センサ計測値をカメラによる推定ポーズに融合させる。提案手法は, 模擬能動測定を用いた標準閉塞ベンチマークにおいて, 従来手法よりも優れた性能を示した。さらに,本手法は,毛布による閉塞などの実用的制約があっても,実際のロボットを用いて人間のポーズを確実に推定する。

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