論文の概要: A New Human-Likeness and Comfort Index for Robot Movements Along Prescribed Paths
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.08620v1
- Date: Thu, 09 Jul 2026 15:53:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-10 14:45:27.584507
- Title: A New Human-Likeness and Comfort Index for Robot Movements Along Prescribed Paths
- Title（参考訳）: 既定経路に沿ったロボット運動のための新しい人間類似度と快適度指標
- Abstract要約: 本稿では,ロボットの動きと人間の動きの快適性と類似性の関係について論じる。
人的類似度指数を用いて、人的な動きを生成する際に、軌道生成アルゴリズムの性能を評価することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2070251470948772
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: As human-robot interaction rapidly spreads in numerous fields, the subject of robot acceptance gains increasing importance. Visual similarity to the human body, as occurs for humanoids, is generally not enough to ensure acceptance in physical interaction, as acceptance directly links to comfort and ergonomics, which are measured in terms of the quality of the robot movement perceived by the human. This paper discusses the connection between comfort and similarity of the robot movement to the human one. By considering the kinematic characterization of human movement, this paper focuses on the time laws of such movements, wherein the end-effector path is prescribed. Based on the lognormality principle for modeling human movements, a human-likeness index is defined and used to provide an a priori characterization of trajectories. Such an index can be used to evaluate the performance of trajectory generation algorithms in producing human-like movements before they are actually executed. For validation purposes, 68 subjects are required to judge their comfort. The results of three experimental campaigns involving a physical interaction with a robot demonstrate a globally consistent trend between the preference in terms of perceived comfort and the distribution of the suggested human-likeness index.
- Abstract（参考訳）: ロボットとロボットの相互作用は多くの分野で急速に広まり、ロボットの受容の主題はますます重要になる。
人体との視覚的類似性は、人間によって知覚されるロボット運動の質の観点から測定される快適性やエルゴノミクスに直接リンクするので、人体に対する視覚的類似性は一般的には物理的相互作用の受容を保証するには不十分である。
本稿では,ロボットの動きの快適性と人間との類似性について論じる。
本稿では,人体運動の運動特性を考慮し,エンドエフェクタ経路を規定する動作の時間則に着目した。
人間の動作をモデル化するための対数正規度原理に基づいて、人間の類似度指数を定義し、軌跡の優先的特徴を与える。
このような指標は、実際に実行される前に人のような動きを生成する際に、軌道生成アルゴリズムの性能を評価するのに使うことができる。
検証のためには、68人の被験者が快適さを判断する必要がある。
ロボットとの物理的相互作用を含む3つの実験キャンペーンの結果は、知覚的快適性の観点からの嗜好と提案する人間類似度指数の分布との間に一貫した傾向を示す。
関連論文リスト
- Human2Humanoid: Physics-Aware Cross-Morphology Motion Retargeting for Humanoid Robots [9.096721498763717]
人間の動きをヒューマノイドロボットに再ターゲティングすることは、遠隔操作、模倣学習、人間とロボットの相互作用にとって重要である。
本稿では,人間の動作を高忠実度なヒューマノイドロボットに伝達する,教師なし動作フレームワークであるHuman2Humanを提案する。
実験の結果, 提案手法は, ペアデータを持たないユニトリーG1ヒューマノイドロボットに対して, 人間の動きを的確に再現することに成功した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-02T10:53:06Z) - GazeVLA: Learning Human Intention for Robotic Manipulation [22.106797717672293]
エボディード・ファンデーション・モデルは、ロボット操作において大きなブレークスルーを達成したが、それでも大規模なロボットのデモンストレーションに大きく依存している。
人間の行動の根底にある意図は、このギャップを埋めるための強力な中間表現として役立つと我々は主張する。
本稿では,ロボット操作を容易にするための人間の意図を明示的に学習し,伝達する新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-24T14:46:03Z) - Towards Motion Turing Test: Evaluating Human-Likeness in Humanoid Robots [54.54929302887405]
15のアクションカテゴリにまたがる1000のモーションシーケンスからなるHuman-Humanoid Motionデータセットを提案する。
すべてのモーションシーケンスは、視覚的外観の影響を排除するためにSMPL-X表現に変換される。
収集したデータから、ヒューマノイドの動きが人間の動きと顕著なずれを示すことが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-06T11:40:56Z) - How Human Motion Prediction Quality Shapes Social Robot Navigation Performance in Constrained Spaces [5.744787254146161]
動的・空間的制約のある環境でのロボットナビゲーションに焦点をあてる。
ロボットナビゲーション性能に及ぼす人間の動作予測品質の影響について検討する。
主な発見は、広く採用されている平均変位誤差が、ロボットナビゲーション性能の信頼できる予測器ではないことの証拠である。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-14T20:34:34Z) - SensHRPS: Sensing Comfortable Human-Robot Proxemics and Personal Space With Eye-Tracking [4.527641435286577]
本研究では,ロボット「アメカ」を4つの実験的に制御した距離で使用者の快適さについて検討する。
我々は、複数の機械学習モデルとディープラーニングモデルを評価し、視線特徴に基づいて快適さを推定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-09T12:08:21Z) - Towards Immersive Human-X Interaction: A Real-Time Framework for Physically Plausible Motion Synthesis [51.95817740348585]
Human-Xは、様々な実体をまたいだ没入的で物理的に妥当なヒューマンインタラクションを可能にするために設計された、新しいフレームワークである。
本手法は, 自己回帰型反応拡散プランナを用いて, リアルタイムに反応と反応を同時予測する。
我々のフレームワークは、人間とロボットのインタラクションのための仮想現実インターフェースを含む、現実世界のアプリケーションで検証されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-04T06:35:48Z) - Aligning Human Motion Generation with Human Perceptions [51.831338643012444]
本研究では,大規模人間の知覚評価データセットであるMotionPerceptと,人間の動作批判モデルであるMotionCriticを導入することにより,ギャップを埋めるデータ駆動型アプローチを提案する。
我々の批評家モデルは、運動品質を評価するためのより正確な指標を提供しており、容易に運動生成パイプラインに統合することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-02T14:01:59Z) - Uniform vs. Lognormal Kinematics in Robots: Perceptual Preferences for Robotic Movements [2.9907287985468924]
共同作業ロボットやコボットは、共通の作業環境で人間と対話する。
本論文は,人間がロボットの移動を好むか,ロボットの動作を好むかを分析することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T13:36:47Z) - ImitationNet: Unsupervised Human-to-Robot Motion Retargeting via Shared Latent Space [9.806227900768926]
本稿では,ロボットの動きに対する新しいディープラーニング手法を提案する。
本手法では,新しいロボットへの翻訳を容易にする,人間とロボットのペアデータを必要としない。
我々のモデルは、効率と精度の観点から、人間とロボットの類似性に関する既存の研究よりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-11T08:55:04Z) - Data-driven emotional body language generation for social robotics [58.88028813371423]
社会ロボティクスでは、人間型ロボットに感情の身体的表現を生成する能力を与えることで、人間とロボットの相互作用とコラボレーションを改善することができる。
我々は、手作業で設計されたいくつかの身体表現から学習する深層学習データ駆動フレームワークを実装した。
評価実験の結果, 生成した表現の人間同型とアニマシーは手作りの表現と異なる認識が得られなかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-02T09:21:39Z) - Synthesis and Execution of Communicative Robotic Movements with
Generative Adversarial Networks [59.098560311521034]
我々は、繊細な物体を操作する際に人間が採用するのと同じキネマティクス変調を2つの異なるロボットプラットフォームに転送する方法に焦点を当てる。
我々は、ロボットのエンドエフェクターが採用する速度プロファイルを、異なる特徴を持つ物体を輸送する際に人間が何をするかに触発されて調整する。
我々は、人体キネマティクスの例を用いて訓練され、それらを一般化し、新しい有意義な速度プロファイルを生成する、新しいジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークアーキテクチャを利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-29T15:03:05Z) - Human Grasp Classification for Reactive Human-to-Robot Handovers [50.91803283297065]
本稿では,ロボットが人間に遭遇するロボットのハンドオーバに対するアプローチを提案する。
対象物をさまざまな手形やポーズで保持する典型的な方法をカバーする,人間の把握データセットを収集する。
本稿では,検出した把握位置と手の位置に応じて人手から対象物を取り出す計画実行手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-12T19:58:03Z)
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。