Fugu-MT 論文翻訳(概要): Human Motion Prediction for Human-Robot Collaboration

論文の概要: Human Motion Prediction for Human-Robot Collaboration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.32346v1
Date: Sat, 26 Sep 2026 08:09:44 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-10-07 17:33:01.830857
Title: Human Motion Prediction for Human-Robot Collaboration
Title（参考訳）: 人間-ロボット協調のための人間の動作予測
Abstract要約: 本稿では,GMMに基づくクラスタリング,TransFusion,Graph-Mixerの3つの動作予測手法を比較した。この予測は、人間の動きを予測し、動的環境の安全性と効率を高めることでロボットの動き計画を改善するのに有用である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.776804438200546
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper compares three human motion prediction methods - GMM-based clustering, TransFusion, and Graph-Mixer - evaluating their effectiveness in human-robot collaboration. These predictions are valuable for improving robot motion planning by anticipating human movements and enhancing safety and efficiency in dynamic environments.
Abstract（参考訳）: 本稿では,GMMに基づくクラスタリング,TransFusion,Graph-Mixerの3つの動作予測手法を比較し,ロボットによる協調作業の有効性を評価する。これらの予測は、人間の動きを予測し、動的環境の安全性と効率を高めることでロボットの動き計画を改善するのに有用である。

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