論文の概要: Vision-Based Human Awareness Estimation for Enhanced Safety and Efficiency of AMRs in Industrial Warehouses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18627v1
- Date: Sat, 18 Apr 2026 11:15:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.368917
- Title: Vision-Based Human Awareness Estimation for Enhanced Safety and Efficiency of AMRs in Industrial Warehouses
- Title（参考訳）: 産業用倉庫におけるAMRの安全性と効率向上のための視覚に基づく人間の意識推定
- Authors: Maximilian Haug, Christian Stippel, Lukas Pscherer, Benjamin Schwendinger, Ralph Hoch, Angel Gaydarov, Sebastian Schlund, Thilo Sauter,
- Abstract要約: 本稿では,1台のRGBカメラを用いて,AMRの人間の認識をリアルタイムに推定する手法を提案する。
我々は、最先端の3Dポーズリフトと頭部方向推定を統合して、AMRとその視聴円錐に対する人間の位置を確かめる。
実験の結果,本システムは人間の位置と注意をリアルタイムで確実に検出し,人間の意識に基づいてAMRが安全に動きを適応できることを確認した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0774066160548956
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ensuring human safety is of paramount importance in warehouse environments that feature mixed traffic of human workers and autonomous mobile robots (AMRs). Current approaches often treat humans as generic dynamic obstacles, leading to conservative AMR behaviors like slowing down or detouring, even when workers are fully aware and capable of safely sharing space. This paper presents a real-time vision-based method to estimate human awareness of an AMR using a single RGB camera. We integrate state-of-the-art 3D human pose lifting with head orientation estimation to ascertain a human's position relative to the AMR and their viewing cone, thereby determining if the human is aware of the AMR. The entire pipeline is validated using synthetically generated data within NVIDIA Isaac Sim, a robust physics-accurate robotics simulation environment. Experimental results confirm that our system reliably detects human positions and their attention in real time, enabling AMRs to safely adapt their motion based on human awareness. This enhancement is crucial for improving both safety and operational efficiency in industrial and factory automation settings.
- Abstract（参考訳）: 人的安全の確保は、人的労働者と自律移動ロボット(AMR)の混在を特徴とする倉庫環境において、最重要事項である。
現在のアプローチでは、人間を一般的なダイナミックな障害として扱うことが多く、労働者が十分に認識し、安全に空間を共有することができる場合でも、減速や抑止といった保守的なAMR行動につながる。
本稿では,1台のRGBカメラを用いて,AMRの人間の認識をリアルタイムに推定する手法を提案する。
我々は、最先端の3Dポーズリフトと頭部方向推定を統合して、AMRとその視聴円錐に対する人間の位置を把握し、人間がAMRを認識しているかどうかを判定する。
パイプライン全体は、堅牢な物理精度ロボットシミュレーション環境であるNVIDIA Isaac Sim内で合成されたデータを使って検証される。
実験の結果,本システムは人間の位置と注意をリアルタイムで確実に検出し,人間の意識に基づいてAMRが安全に動きを適応できることを確認した。
この強化は、産業や工場の自動化環境での安全性と運用効率の向上に不可欠である。
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