論文の概要: Intuitive Human-Robot Interaction: Development and Evaluation of a Gesture-Based User Interface for Object Selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06073v1
- Date: Tue, 07 Apr 2026 16:52:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.940775
- Title: Intuitive Human-Robot Interaction: Development and Evaluation of a Gesture-Based User Interface for Object Selection
- Title(参考訳): 直感的人間-ロボットインタラクション:オブジェクト選択のためのジェスチャーベースユーザインタフェースの開発と評価
- Authors: Bijan Kavousian, Oliver Petrovic, Werner Herfs,
- Abstract要約: 本研究は,ポインティング・アンド・クリック・ジェスチャを用いたオブジェクト選択のためのジェスチャーベースのユーザインタフェースを提案する。
20人の被験者による実験は、正確さと選択時間を評価し、効率的なコラボレーションの可能性を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Gestures are a natural form of communication between humans and can also be leveraged for human-robot interaction. This work presents a gesture-based user interface for object selection using pointing and click gestures. An experiment with 20 participants evaluates accuracy and selection time, demonstrating the potential for efficient collaboration.
- Abstract(参考訳): ジェスチャーは人間同士のコミュニケーションの自然な形態であり、人間とロボットの相互作用にも利用することができる。
本研究は,ポインティング・アンド・クリック・ジェスチャを用いたオブジェクト選択のためのジェスチャーベースのユーザインタフェースを提案する。
20人の被験者による実験は、正確さと選択時間を評価し、効率的なコラボレーションの可能性を示す。
関連論文リスト
- Visual-Geometric Collaborative Guidance for Affordance Learning [63.038406948791454]
本稿では,視覚的・幾何学的手がかりを取り入れた視覚・幾何学的協調学習ネットワークを提案する。
本手法は,客観的指標と視覚的品質の代表的なモデルより優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-15T07:35:51Z) - Enhancing HOI Detection with Contextual Cues from Large Vision-Language Models [56.257840490146]
ConCueは、HOI検出における視覚的特徴抽出を改善するための新しいアプローチである。
コンテクストキューをインスタンスと相互作用検出器の両方に統合するマルチトウワーアーキテクチャを用いたトランスフォーマーベースの特徴抽出モジュールを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-26T09:11:32Z) - Proactive Human-Robot Interaction using Visuo-Lingual Transformers [0.0]
人間は人間の相互作用を通して文脈を推測するために、潜伏したビスオ・言語的手がかりを抽出する能力を持っている。
本研究では,シーンからの視覚的手がかり,ユーザからの言語コマンド,事前オブジェクト間相互作用の知識を用いて,ユーザが達成しようとしている目標を積極的に予測する学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T00:50:21Z) - Dynamic Hand Gesture-Featured Human Motor Adaptation in Tool Delivery
using Voice Recognition [5.13619372598999]
本稿では,革新的なロボット協調フレームワークを提案する。
手の動きや動的動きの認識、音声認識、切り替え可能な制御適応戦略をシームレスに統合する。
ハンドジェスチャ認識における優れた性能を示す実験結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-20T14:51:09Z) - HODN: Disentangling Human-Object Feature for HOI Detection [51.48164941412871]
本稿では,Human and Object Disentangling Network (HODN) を提案し,Human-Object Interaction (HOI) の関係を明示的にモデル化する。
インタラクションに人間的特徴がより寄与していることを考慮し,インタラクションデコーダが人間中心の領域に焦点を当てていることを確認するためのヒューマンガイドリンク手法を提案する。
提案手法は,V-COCOとHICO-Det Linkingデータセットの競合性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-20T04:12:50Z) - Continuous ErrP detections during multimodal human-robot interaction [2.5199066832791535]
我々は,シミュレーションロボットが音声やジェスチャーを通じて人間とコミュニケーションする,マルチモーダルなヒューマンロボットインタラクション(HRI)シナリオを実装した。
人間のパートナーは、ロボットが選択した動作(ポインティングジェスチャー)とロボットの口頭発表(意図)が一致しているかを評価する。
脳波で明らかな、人間によるロボット行動の本質的な評価は、リアルタイムで記録され、オンラインで連続的にセグメンテーションされ、非同期に分類された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-25T15:39:32Z) - First Contact: Unsupervised Human-Machine Co-Adaptation via Mutual
Information Maximization [112.40598205054994]
我々はこのアイデアを、インターフェースを最適化するための完全に教師なしの目的として定式化する。
タイピング,シミュレートされたロボットの制御,ゲームプレイなど,様々なキーボードとアイアイのインタフェースを運用しているユーザの540K例について,観察的研究を行った。
以上の結果から,我々の相互情報スコアは,様々な領域における真真正タスク完了メトリクスの予測値であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-24T21:57:18Z) - Transferable Interactiveness Knowledge for Human-Object Interaction
Detection [46.89715038756862]
我々は,人間と物体が相互に相互作用するか否かを示す対話性知識を探索する。
対話性に関する知識は、HOIデータセット全体で学習でき、多様なHOIカテゴリ設定のギャップを埋めることができる。
私たちのコアアイデアは、対話性ネットワークを利用して、複数のHOIデータセットから一般的な対話性知識を学ぶことです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-25T18:21:07Z) - Learning Human-Object Interaction Detection using Interaction Points [140.0200950601552]
本研究では,人間と物体の相互作用を直接検出する新しい完全畳み込み手法を提案する。
我々のネットワークは相互作用点を予測し、その相互作用を直接ローカライズし、分類する。
V-COCOとHICO-DETの2つの人気のあるベンチマークで実験が行われる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-31T08:42:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。