論文の概要: Robotic Contextual Awareness for Human-Robot Collaboration and Environmental Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.10372v1
- Date: Sat, 11 Jul 2026 15:49:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.405978
- Title: Robotic Contextual Awareness for Human-Robot Collaboration and Environmental Understanding
- Title（参考訳）: 人間とロボットの協調と環境理解のためのロボットの文脈認識
- Abstract要約: この論文は2つの異なるが相補的な研究の方向性を探求する。
1つ目は、人間とロボットのコラボレーションを改善するために、人間を再識別し、追跡することである。
第2の焦点は、ロボットの環境を幾何学的に、意味的に理解する全体的な知覚能力の向上である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.913755431537592
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The transition of autonomous mobile robots from controlled industrial settings to dynamic, human-centric environments, such as manufacturing, logistics, and healthcare, has made their safe and autonomous operation a critical area of research. These sophisticated machines must be capable of perceiving, understanding, and interacting with their surroundings to navigate freely and perform complex tasks. A significant obstacle to achieving this is the lack of comprehensive contextual awareness, which requires a robot to recognize its spatial environment and identify the objects and actors within it. Without this perceptual knowledge, robots struggle to plan adaptive behaviors or engage in meaningful interaction with humans. This thesis presents novel solutions to this challenge by exploring two distinct but complementary research directions. The first direction involves human re-identification and tracking to improve Human-Robot Collaboration. Our developed approach enables a mobile robot to recognize a specific person, facilitating targeted collaboration while ignoring other individuals. The second direction focuses on enhancing the robot's overall perceptual capabilities to understand its environment geometrically and semantically. Geometric information is vital for motion planning and collision avoidance, while semantic knowledge provides the robot with a richer understanding for more advanced interaction. Both solutions are driven by the improvement of the semantical understanding of robots that enhance their knowledge of their surroundings, allowing a smoother and more natural interaction between robots, humans, and the environment. The contributions of this work in human re-identification and environmental understanding represent a significant step toward a future where robots are more contextually aware, enabling safer coexistence and more effective collaboration.
- Abstract（参考訳）: 自律移動ロボットは、制御された産業環境から、製造、物流、医療など、ダイナミックで人間中心の環境へと移行し、安全かつ自律的な運用が重要な研究領域となった。
これらの高度な機械は、複雑なタスクを自由にナビゲートし実行するために、周囲を知覚し、理解し、相互作用することができる必要がある。
これを実現する上で重要な障害は、ロボットが空間環境を認識し、その中のオブジェクトやアクターを識別する必要がある、包括的な文脈認識の欠如である。
この知覚的知識がなければ、ロボットは適応的な行動を計画したり、人間と有意義な対話を行うのに苦労する。
この論文は、2つの異なるが相補的な研究方向を探索することによって、この課題に対する新しい解決策を提示している。
第1の方向は、人間とロボットのコラボレーションを改善するために、人間の再識別と追跡である。
提案手法により,移動ロボットは特定の人物を認識でき,他者を無視しながら,目標とするコラボレーションを促進することができる。
第2の方向は、ロボットの環境を幾何学的に、意味的に理解する全体的な知覚能力の向上に焦点を当てている。
幾何学的情報は運動計画や衝突回避に不可欠であり、セマンティック知識はロボットにより高度な相互作用の理解を与える。
どちらのソリューションも、周囲の知識を高め、ロボット、人間、環境間のよりスムーズで自然な相互作用を可能にするロボットの意味論的理解の改善によって推進される。
人間の再識別と環境理解におけるこの研究の貢献は、ロボットがより文脈的に認識され、より安全な共存とより効果的なコラボレーションを可能にする未来への重要な一歩である。
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