Robot Person Following Under Partial Occlusion

要約

Robot person follow (RPF) は、多くの有用なヒューマン ロボット インタラクション (HRI) アプリケーションをサポートする機能です。
ただし、人を追跡するための既存のソリューションは、多くの場合、追跡された人を完全に観察することを前提としています。
その結果、完全な観察の仮定が満たされない部分的な遮蔽下では、人物を確実に追跡することはできません。
この論文では、単眼カメラの限られた視野によって引き起こされる部分的な遮蔽下でロボットの人が追従する問題に焦点を当てています。
1 つまたは複数の関節が見える場合に対象者の位置を特定できるという重要な洞察に基づいて、各可視関節が追跡対象者の位置推定に寄与する方法を提案します。
公共の人を追跡するデータセットの実験では、部分的なオクルージョン下でも、提案された方法が既存の SOTA 方法よりも確実に人を見つけることができることが示されています。
同様に、私たちの方法の適用は、移動ロボットでの実際の実験で実証されています。

要約(オリジナル)

Robot person following (RPF) is a capability that supports many useful human-robot-interaction (HRI) applications. However, existing solutions to person following often assume full observation of the tracked person. As a consequence, they cannot track the person reliably under partial occlusion where the assumption of full observation is not satisfied. In this paper, we focus on the problem of robot person following under partial occlusion caused by a limited field of view of a monocular camera. Based on the key insight that it is possible to locate the target person when one or more of his/her joints are visible, we propose a method in which each visible joint contributes a location estimate of the followed person. Experiments on a public person-following dataset show that, even under partial occlusion, the proposed method can still locate the person more reliably than the existing SOTA methods. As well, the application of our method is demonstrated in real experiments on a mobile robot.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google