The Effects of Selected Object Features on a Pick-and-Place Task: a Human Multimodal Dataset

要約

私たちは、人間のピックアンドプレイス動作に対するオブジェクト固有の特性の影響を研究し、さまざまなセンサーによって抽出された運動運動学の品質を比較するためのデータセットを提案します。
このデータセットは、ロボティクス分野でのアプリケーションによる意図認識や動作生成など、手とオブジェクトのインタラクション領域における一般的な学習問題についての広範な議論を促進するのにも適しています。
データセットは、さまざまな実験条件下でピック アンド プレース動作を 80 回繰り返し、合計 1,200 回のピック アンド プレース動作を実行した 15 人の被験者の記録で構成されています。
データは、さまざまな視点からアクションを観察する複数のカメラ、モーション キャプチャ システム、手首に装着する慣性測定ユニットで構成されるマルチモーダル セットアップのおかげで収集されました。
実験で操作されるすべての物体は、形状、サイズ、外観が同一ですが、重さや充填されている液体が異なり、これが取り扱いに必要な注意に影響します。

要約(オリジナル)

We propose a dataset to study the influence of object-specific characteristics on human pick-and-place movements and compare the quality of the motion kinematics extracted by various sensors. This dataset is also suitable for promoting a broader discussion on general learning problems in the hand-object interaction domain, such as intention recognition or motion generation with applications in the Robotics field. The dataset consists of the recordings of 15 subjects performing 80 repetitions of a pick-and-place action under various experimental conditions, for a total of 1200 pick-and-places. The data has been collected thanks to a multimodal setup composed of multiple cameras, observing the actions from different perspectives, a motion capture system, and a wrist-worn inertial measurement unit. All the objects manipulated in the experiments are identical in shape, size, and appearance but differ in weight and liquid filling, which influences the carefulness required for their handling.

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