論文の概要: Recognizing Actions from Robotic View for Natural Human-Robot Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22522v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 09:48:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.124384
• Title: Recognizing Actions from Robotic View for Natural Human-Robot Interaction
• Title（参考訳）: 自然とロボットのインタラクションにおけるロボット視点からの行動認識
• Authors: Ziyi Wang, Peiming Li, Hong Liu, Zhichao Deng, Can Wang, Jun Liu, Junsong Yuan, Mengyuan Liu,
• Abstract要約: 自然人-ロボットインタラクション(Natural Human-Robot Interaction, N-HRI)は、ロボット自身が動いているか静止しているかに関わらず、ロボットが様々な距離と状態で人間の行動を認識することを要求する。 N-HRIの既存のベンチマークは、限られたデータ、モダリティ、タスクカテゴリ、主題や環境の多様性のために、N-HRIのユニークな複雑さに対処できない。 モバイルサービスロボットで広く使われている知覚中心ロボットビューのための大規模データセット(Action from Robotic View)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.00935005918032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Natural Human-Robot Interaction (N-HRI) requires robots to recognize human actions at varying distances and states, regardless of whether the robot itself is in motion or stationary. This setup is more flexible and practical than conventional human action recognition tasks. However, existing benchmarks designed for traditional action recognition fail to address the unique complexities in N-HRI due to limited data, modalities, task categories, and diversity of subjects and environments. To address these challenges, we introduce ACTIVE (Action from Robotic View), a large-scale dataset tailored specifically for perception-centric robotic views prevalent in mobile service robots. ACTIVE comprises 30 composite action categories, 80 participants, and 46,868 annotated video instances, covering both RGB and point cloud modalities. Participants performed various human actions in diverse environments at distances ranging from 3m to 50m, while the camera platform was also mobile, simulating real-world scenarios of robot perception with varying camera heights due to uneven ground. This comprehensive and challenging benchmark aims to advance action and attribute recognition research in N-HRI. Furthermore, we propose ACTIVE-PC, a method that accurately perceives human actions at long distances using Multilevel Neighborhood Sampling, Layered Recognizers, Elastic Ellipse Query, and precise decoupling of kinematic interference from human actions. Experimental results demonstrate the effectiveness of ACTIVE-PC. Our code is available at: https://github.com/wangzy01/ACTIVE-Action-from-Robotic-View.
• Abstract（参考訳）: 自然人-ロボットインタラクション(Natural Human-Robot Interaction, N-HRI)は、ロボット自身が動いているか静止しているかに関わらず、ロボットがさまざまな距離と状態で人間の行動を認識することを要求する。 このセットアップは、従来の人間の行動認識タスクよりも柔軟で実用的です。 しかし、従来の行動認識のために設計された既存のベンチマークは、限られたデータ、モダリティ、タスクカテゴリ、主題や環境の多様性のために、N-HRIの特異な複雑さに対処することができない。 これらの課題に対処するために、モバイルサービスロボットで広く使われている知覚中心ロボットビューに特化した大規模データセットであるACTIVE(Action from Robotic View)を紹介した。 ACTIVEは30の複合アクションカテゴリ、80の参加者、46,868のアノテーション付きビデオインスタンスで構成され、RGBとポイントクラウドの両方をカバーしている。 参加者は3mから50mの距離の多様な環境下で様々な人間行動を行い、カメラプラットフォームも移動可能であり、不均一な地面によってカメラの高さが変化するロボット知覚の現実シナリオをシミュレートした。 この総合的かつ挑戦的なベンチマークは、N-HRIにおける行動と属性認識の研究を進めることを目的としている。 さらに,マルチレベル近傍サンプリング,階層認識,弾性楕円クエリ,人的行動からの運動干渉の正確な分離による遠隔操作を正確に知覚する ACTIVE-PC を提案する。 実験によりACTIVE-PCの有効性が示された。 私たちのコードは、https://github.com/wangzy01/ACTIVE-Action-from-Robotic-Viewで利用可能です。

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