核心概念
複雑な環境での3D人間軌道予測において、地図情報を活用することで高速かつ優れた結果を達成する方法を提案。
摘要
ロボットが移動中の人物を前方に保ちながら視界内に保つタスク
環境情報を利用して長期的な人間姿勢を予測する新しい手法
新しいデータセットReal-IMで実験結果を示す
ロボットシステムの構築と実世界での実験結果
統計資料
3Dポイントクラウドとアクターの関節点との相互作用に焦点を当てるCA [27]は、小さな空間内で複雑な人間環境相互作用に対処する。
我々は2Dマップだけ考慮することで、平均推論時間が32.12msという高速性を実現した。
引述
"我々は新しいリアルタイム手法を提案し、最先端技術よりも3倍速く結果を達成した" - Qingyuan Jiang et al.
"環境情報に基づく長期的な人間姿勢予測では、地図情報が精度向上に重要な役割を果たす" - Burak Susam et al.