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ロボットによる人物識別と社会的ナビゲーションのためのアーキテクチャ


コアコンセプト
コンピュータービジョン、機械学習、人工知能アルゴリズムを使用して、ユーザーを識別し、社会的ナビゲーション環境でユーザーをガイドするロボットのアーキテクチャを提案する。
抽象
本論文では、ユーザー識別と社会的ナビゲーションを行うロボットのアーキテクチャを提案している。 まず、ロボットはジェスチャー認識を使ってユーザーの存在を検知する。次に、顔認識によってユーザーを特定し、ユーザーのスケルトンを追跡することで、ユーザーとロボットの距離を監視する。ロボットはユーザーとの距離が所定の範囲内に収まるように、経路に沿って移動する。ユーザーが範囲外に出た場合は、ロボットは停止する。 実験では、RealSenseカメラを使ってユーザーとの距離を計測し、指数移動平均フィルタを適用することで、ノイズを低減している。ロボットの速度と距離の推移を示すグラフから、ロボットが適切に停止・再開していることが確認できる。 今後の課題として、自律的な経路計画や障害物回避の機能を統合することが挙げられている。
統計
ユーザーとロボットの距離が2000 mmを超えた場合、ロボットは停止する。
引用
特になし

から抽出された主要な洞察

by Andrea Ruo,L... arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00354.pdf
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