Centrala begrepp
로봇의 센서로 포착된 데이터를 활용하여 사용자의 3D 인체 자세를 추정하고 예측하는 방법을 탐구한다.
Sammanfattning
이 연구는 로봇 Spot의 센서로 포착된 데이터를 활용하여 사용자의 3D 인체 자세를 추정하고 예측하는 방법을 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:
- HARPER 데이터셋 소개:
- Spot 로봇의 센서로 포착된 데이터와 OptiTrack 모션 캡처 시스템으로 포착된 정밀한 3D 인체 자세 데이터로 구성됨
- 로봇과 사용자 간 15가지 상호작용 시나리오를 포함하며, 이 중 10가지는 물리적 접촉을 포함
- 3D 인체 자세 추정:
- Spot 센서의 2D 관절 추정 결과와 깊이 정보를 활용하여 3D 관절 위치를 추정
- 평균 MPJPE 168mm의 성능 달성
- 3D 인체 자세 예측:
- 시계열 인체 자세 데이터를 활용하여 미래 자세를 예측
- 다양한 베이스라인 모델 적용 결과, EqMotion 모델이 가장 우수한 성능 달성
- 충돌 예측:
- 로봇과 사용자 간 물리적 접촉 여부를 예측
- 접촉 유형(의도적/비의도적)에 따라 다른 성능 특성 관찰
전반적으로 HARPER 데이터셋은 로봇의 제한적 센서 환경에서 인체 자세 추정 및 예측 문제를 다룰 수 있는 새로운 기회를 제공한다.
Statistik
로봇과 사용자 간 거리가 10cm 이내인 경우, 즉 물리적 접촉이 발생한 경우는 총 1400프레임에 달한다.
Citat
"로봇의 관점에서 인체 자세를 추정하고 예측하는 것은 매우 도전적인 과제이다. 로봇의 낮은 위치로 인해 사용자의 전신이 포착되지 않는 경우가 많기 때문이다."