要約
人間の視線は、意図、注意、気晴らし、および周囲の関心のある領域を知らせる重要な合図です。
視線追跡により、ロボットが人間を知覚、理解、反応する方法が変化し、ロボットの制御、対話、コラボレーションの新しいモードが可能になります。
この論文では、人間の動きの豊富なデータセット (TH\’OR-MAGNI) からの視線追跡データを使用して、ナビゲーション、オブジェクトとのインタラクション、およびコラボレーションを含むさまざまな屋内活動に従事する人間の視線方向と頭の回転の間の調整を調査します。
移動ロボットと一緒に。
特に、さまざまな活動における注視の広がりと中心の偏りを研究し、視線の方向と頭の回転との相関を調べます。
動的なインタラクションにおける視線動作の理解を強化するために、さまざまな人間の動作メトリクスを導入します。
最後に、意味論的なオブジェクトのラベリングを適用して、視線の分布をアクティビティ関連領域に分解します。
要約(オリジナル)
The human gaze is an important cue to signal intention, attention, distraction, and the regions of interest in the immediate surroundings. Gaze tracking can transform how robots perceive, understand, and react to people, enabling new modes of robot control, interaction, and collaboration. In this paper, we use gaze tracking data from a rich dataset of human motion (TH\’OR-MAGNI) to investigate the coordination between gaze direction and head rotation of humans engaged in various indoor activities involving navigation, interaction with objects, and collaboration with a mobile robot. In particular, we study the spread and central bias of fixations in diverse activities and examine the correlation between gaze direction and head rotation. We introduce various human motion metrics to enhance the understanding of gaze behavior in dynamic interactions. Finally, we apply semantic object labeling to decompose the gaze distribution into activity-relevant regions.
arxiv情報
著者 | Tim Schreiter,Andrey Rudenko,Martin Magnusson,Achim J. Lilienthal |
発行日 | 2024-06-10 14:18:08+00:00 |
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