論文の概要: FollowMe: a Robust Person Following Framework Based on Re-Identification and Gestures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12992v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 20:59:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 17:12:10.147717
• Title: FollowMe: a Robust Person Following Framework Based on Re-Identification and Gestures
• Title（参考訳）: FollowMe: 再識別とジェスチャーに基づくロバストな人物追跡フレームワーク
• Authors: Federico Rollo, Andrea Zunino, Gennaro Raiola, Fabio Amadio, Arash Ajoudani and Nikolaos Tsagarakis
• Abstract要約: HRI(Human-robot Interaction)は、住宅や産業において、操作の柔軟性を促進するための重要な手段となっている。 本研究では,ロボットが対象者を識別・追跡できる統合認識・ナビゲーション・フレームワークを開発した。 Re-IDモジュールは、対象者の特徴を自律的に学習し、取得した知識を使用してターゲットを視覚的に再識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.850149165791551
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human-robot interaction (HRI) has become a crucial enabler in houses and industries for facilitating operational flexibility. When it comes to mobile collaborative robots, this flexibility can be further increased due to the autonomous mobility and navigation capacity of the robotic agents, expanding their workspace and consequently, the personalizable assistance they can provide to the human operators. This however requires that the robot is capable of detecting and identifying the human counterpart in all stages of the collaborative task, and in particular while following a human in crowded workplaces. To respond to this need, we developed a unified perception and navigation framework, which enables the robot to identify and follow a target person using a combination of visual Re-Identification (Re-ID), hand gestures detection, and collision-free navigation. The Re-ID module can autonomously learn the features of a target person and use the acquired knowledge to visually re-identify the target. The navigation stack is used to follow the target avoiding obstacles and other individuals in the environment. Experiments are conducted with few subjects in a laboratory setting where some unknown dynamic obstacles are introduced.
• Abstract（参考訳）: HRI(Human-robot Interaction)は、住宅や産業において、操作の柔軟性を促進するための重要な手段となっている。 モバイルのコラボレーティブロボットに関しては、ロボットエージェントの自律的な移動能力とナビゲーション能力によって柔軟性がさらに向上し、ワークスペースを拡大し、その結果、人間のオペレーターにパーソナライズ可能な支援を提供する。 しかし、このロボットは、協調作業のあらゆる段階で、特に混雑した職場で人間を追跡しながら、人間を検知し、識別することができる必要がある。 このニーズに対応するために,視覚的再認識(Re-ID),手ジェスチャー検出,衝突のないナビゲーションを組み合わせることで,ロボットが対象者を識別・追跡できる統合認識ナビゲーションフレームワークを開発した。 Re-IDモジュールは、対象者の特徴を自律的に学習し、取得した知識を使用してターゲットを視覚的に再識別する。 ナビゲーションスタックは、環境中の障害物やその他の個人を避けるターゲットを追跡するために使用される。 未知の動的障害物が導入された実験室で、少数の被験者で実験を行う。

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