Human Following in Mobile Platforms with Person Re-Identification

要約

人間のフォローは人間とロボットのインタラクションの重要な機能ですが、現実世界のシナリオではモバイル エージェントに多くの課題をもたらします。
いくつかの大きな障害は、対象者が群衆の中にいたり、他の人に邪魔されたり、エージェントから背を向けたりする可能性があることです。
これらの課題に取り組むために、私たちは、360 度の視覚登録、人間の顔と胴体を使用したニューラルベースの人物再識別、およびターゲットを記録および予測するモーション トラッカーの 3 つの部分で構成される新しい人物再識別モジュールを紹介します。
その人の将来の立場。
当社の人間追跡システムは、低遅延での高速移動ターゲットの特定、カメラの視界から外に移動するターゲットの検索、衝突回避、ターゲット人物と人間の間の距離に基づいたさまざまな追跡メカニズムの適応的な選択など、他の課題にも取り組んでいます。
モバイルエージェント。
広範な実験により、私たちが提案した人物再識別モジュールは、他のベースライン バリアントと比較して人物追跡機能が大幅に強化されることが示されています。

要約(オリジナル)

Human following is a crucial feature of human-robot interaction, yet it poses numerous challenges to mobile agents in real-world scenarios. Some major hurdles are that the target person may be in a crowd, obstructed by others, or facing away from the agent. To tackle these challenges, we present a novel person re-identification module composed of three parts: a 360-degree visual registration, a neural-based person re-identification using human faces and torsos, and a motion tracker that records and predicts the target person’s future position. Our human-following system also addresses other challenges, including identifying fast-moving targets with low latency, searching for targets that move out of the camera’s sight, collision avoidance, and adaptively choosing different following mechanisms based on the distance between the target person and the mobile agent. Extensive experiments show that our proposed person re-identification module significantly enhances the human-following feature compared to other baseline variants.

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