論文の概要: Real-Time Multimodal Signal Processing for HRI in RoboCup: Understanding a Human Referee
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17347v1
- Date: Tue, 26 Nov 2024 11:39:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-27 13:31:18.313609
- Title: Real-Time Multimodal Signal Processing for HRI in RoboCup: Understanding a Human Referee
- Title（参考訳）: RoboCupにおけるHRIのリアルタイムマルチモーダル信号処理:人間の参照を理解する
- Authors: Filippo Ansalone, Flavio Maiorana, Daniele Affinita, Flavio Volpi, Eugenio Bugli, Francesco Petri, Michele Brienza, Valerio Spagnoli, Vincenzo Suriani, Daniele Nardi, Domenico D. Bloisi,
- Abstract要約: 本研究では、キーポイント抽出と分類によるジェスチャー認識のための2段階パイプラインと、効率的なwhi検出のための連続畳み込みニューラルネットワーク(CCNN)を実装した。
提案されたアプローチは、RoboCupのような競合する環境でのリアルタイムな人間とロボットのインタラクションを強化し、人間と協力できる自律システムの開発を前進させるためのツールを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7456666582626115
- License:
- Abstract: Advancing human-robot communication is crucial for autonomous systems operating in dynamic environments, where accurate real-time interpretation of human signals is essential. RoboCup provides a compelling scenario for testing these capabilities, requiring robots to understand referee gestures and whistle with minimal network reliance. Using the NAO robot platform, this study implements a two-stage pipeline for gesture recognition through keypoint extraction and classification, alongside continuous convolutional neural networks (CCNNs) for efficient whistle detection. The proposed approach enhances real-time human-robot interaction in a competitive setting like RoboCup, offering some tools to advance the development of autonomous systems capable of cooperating with humans.
- Abstract（参考訳）: 人間の信号の正確なリアルタイム解釈が不可欠である、動的環境で動作する自律システムにおいて、人間とロボットのコミュニケーションの促進が不可欠である。
RoboCupは、これらの機能をテストするための魅力的なシナリオを提供する。ロボットはレフェリーのジェスチャーを理解し、最小限のネットワーク依存で口笛を吹く必要がある。
NAOロボットプラットフォームを用いて、キーポイント抽出と分類によるジェスチャー認識のための2段階パイプラインと、効率的なwhi検出のための連続畳み込みニューラルネットワーク(CCNN)を実装した。
提案されたアプローチは、RoboCupのような競合する環境でのリアルタイムな人間とロボットのインタラクションを強化し、人間と協力できる自律システムの開発を前進させるためのツールを提供する。
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