Enhancing motion trajectory segmentation of rigid bodies using a novel screw-based trajectory-shape representation

要約

軌跡のセグメンテーションとは、軌跡を意味のある連続したサブ軌跡に分割することを指します。
この論文では、3D 剛体モーションの軌道セグメンテーションに焦点を当てます。
文献にあるほとんどのセグメンテーション アプローチは、物体の軌道を点の軌道として表し、その平行移動のみを考慮し、回転を無視します。
我々は、平行移動と回転の両方を組み込み、さらにいくつかの不変特性を示す剛体運動の新しい軌道表現を提案します。
この表現は、幾何学的進行率と 3 次の軌道形状記述子で構成されます。
ねじ理論の概念を使用して、この表現を時間に対して不変にし、ボディ基準点の選択に対しても不変にしました。
この新しい表現は、シミュレーションと人間が実演した注湯動作の実際の記録を使用した両方で、自己監視型セグメンテーション アプローチとして検証されています。
結果は、従来の表現と比較して、明確な特徴を持つ連続したサブモーションのより堅牢な検出と、より一貫したセグメンテーションを示しています。
他の既存のセグメンテーション手法も、この軌跡表現を使用して不変性を向上させることで恩恵を受ける可能性があると考えています。

要約(オリジナル)

Trajectory segmentation refers to dividing a trajectory into meaningful consecutive sub-trajectories. This paper focuses on trajectory segmentation for 3D rigid-body motions. Most segmentation approaches in the literature represent the body’s trajectory as a point trajectory, considering only its translation and neglecting its rotation. We propose a novel trajectory representation for rigid-body motions that incorporates both translation and rotation, and additionally exhibits several invariant properties. This representation consists of a geometric progress rate and a third-order trajectory-shape descriptor. Concepts from screw theory were used to make this representation time-invariant and also invariant to the choice of body reference point. This new representation is validated for a self-supervised segmentation approach, both in simulation and using real recordings of human-demonstrated pouring motions. The results show a more robust detection of consecutive submotions with distinct features and a more consistent segmentation compared to conventional representations. We believe that other existing segmentation methods may benefit from using this trajectory representation to improve their invariance.

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