論文の概要: Egocentric Scene-aware Human Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19026v2
• Date: Sat, 30 Mar 2024 06:15:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 13:15:05.955289
• Title: Egocentric Scene-aware Human Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: Egocentric Scene-Aware Human Trajectory Prediction
• Authors: Weizhuo Wang, C. Karen Liu, Monroe Kennedy III,
• Abstract要約: 本研究では,周囲の静的なシーン上での人間の動作条件を予測する手法を提案する。 本モデルでは,衝突回避および軌道モードカバレッジの重要な指標について,既存の手法よりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.346096596482857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Wearable collaborative robots stand to assist human wearers who need fall prevention assistance or wear exoskeletons. Such a robot needs to be able to predict the ego motion of the wearer based on egocentric vision and the surrounding scene. In this work, we leveraged body-mounted cameras and sensors to anticipate the trajectory of human wearers through complex surroundings. To facilitate research in ego-motion prediction, we have collected a comprehensive walking scene navigation dataset centered on the user's perspective. We present a method to predict human motion conditioning on the surrounding static scene. Our method leverages a diffusion model to produce a distribution of potential future trajectories, taking into account the user's observation of the environment. We introduce a compact representation to encode the user's visual memory of the surroundings, as well as an efficient sample-generating technique to speed up real-time inference of a diffusion model. We ablate our model and compare it to baselines, and results show that our model outperforms existing methods on key metrics of collision avoidance and trajectory mode coverage.
• Abstract（参考訳）: ウェアラブルなコラボレーティブロボットは、転倒防止支援を必要とする人や、外骨格を装着する人を助ける。 このようなロボットは、自我中心の視覚と周囲のシーンに基づいて、着用者の自我運動を予測する必要がある。 本研究では、身体に装着したカメラとセンサーを利用して、複雑な環境下での人間の着用者の軌道を予測した。 我々は,エゴモーション予測の研究を容易にするために,ユーザの視点を中心とした総合的な歩行シーンナビゲーションデータセットを収集した。 本研究では,周囲の静的なシーン上での人間の動作条件を予測する手法を提案する。 提案手法は,ユーザによる環境観察を考慮した拡散モデルを用いて,将来的な軌道の分布を推定する。 本稿では,ユーザの周囲の視覚記憶を符号化するコンパクト表現と,拡散モデルのリアルタイム推論を高速化する効率的なサンプル生成手法を提案する。 その結果、衝突回避と軌道モードのカバレッジの重要指標において、既存の手法よりも優れた結果が得られた。

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