A Robust Filter for Marker-less Multi-person Tracking in Human-Robot Interaction Scenarios

要約

自然でマーカーのない人間とロボットのインタラクション (HRI) の追求は、物理的なマーカーを使用しないシームレスなコラボレーションのビジョンによって推進され、長年のロボット研究の焦点となってきました。
マーカーレスのアプローチはユーザー エクスペリエンスの向上を約束しますが、最先端のアプローチでは、人間の姿勢推定 (HPE) や深度カメラの固有エラーによってもたらされる課題に苦戦しています。
これらのエラーはロボットのジッタリングなどの問題を引き起こす可能性があり、共同システムに対するユーザーの信頼に大きな影響を与える可能性があります。
これらの課題に対処し、インタラクションを低下させる可能性のあるオクルージョンを解決するために、HPE バックボーンと単一の RGB-D カメラからの不完全な 3D 人間のポーズを洗練するフィルタリング パイプラインを提案します。
実験結果は、提案されたフィルタを使用すると、より一貫性がありノイズのない動作表現が得られ、予期しないロボットの動作が減少し、よりスムーズなインタラクションが可能になることを示しています。

要約(オリジナル)

Pursuing natural and marker-less human-robot interaction (HRI) has been a long-standing robotics research focus, driven by the vision of seamless collaboration without physical markers. Marker-less approaches promise an improved user experience, but state-of-the-art struggles with the challenges posed by intrinsic errors in human pose estimation (HPE) and depth cameras. These errors can lead to issues such as robot jittering, which can significantly impact the trust users have in collaborative systems. We propose a filtering pipeline that refines incomplete 3D human poses from an HPE backbone and a single RGB-D camera to address these challenges, solving for occlusions that can degrade the interaction. Experimental results show that using the proposed filter leads to more consistent and noise-free motion representation, reducing unexpected robot movements and enabling smoother interaction.

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