이 연구는 인간-로봇 협업(HRC)에서 인간 의도 예측의 중요성을 강조하고, 기존 접근법의 한계를 극복하기 위해 새로운 베이지안 의도(BI) 프레임워크를 제안한다. BI 프레임워크는 머리 방향, 손 방향, 손 움직임 등 다중 모달리티 정보를 활용하여 인간 의도를 실시간으로 예측한다.
실험 결과, BI 모델은 기존 단일 모달리티 기반 모델 대비 정확도 85%, F1 점수 60% 향상을 보였다. 또한 실시간 인간 의도 예측을 바탕으로 로봇의 작업 순서 조정 및 충돌 회피를 수행하여 향상된 HRC를 달성하였다. 이를 통해 BI 프레임워크가 HRC 분야에서 실용적이고 효과적인 솔루션임을 입증하였다.
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Vanessa Hern... um arxiv.org 10-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2410.00302.pdfTiefere Fragen