FollowMe: a Robust Person Following Framework Based on Re-Identification and Gestures

要約

ヒューマン ロボット インタラクション (HRI) は、住宅や産業において運用の柔軟性を促進する重要な要素となっています。
モバイル協働ロボットに関しては、ロボットエージェントの自律移動性とナビゲーション能力により、この柔軟性がさらに向上し、作業スペースが拡大し、その結果、人間のオペレーターに提供できるパーソナライズ可能な支援が可能になります。
ただし、これには、ロボットが共同作業のすべての段階で、特に混雑した職場で人間を追跡する際に、対応する人間を検出および識別できる必要があります。
このニーズに応えるために、当社は統合された認識およびナビゲーション フレームワークを開発しました。これにより、視覚的再識別 (Re-ID)、手のジェスチャー検出、および衝突のないナビゲーションを組み合わせて、ロボットが対象人物を識別して追跡できるようになります。
Re-IDモジュールは、対象者の特徴を自律的に学習し、取得した知識を使用して対象者を視覚的に再識別することができます。
ナビゲーション スタックは、環境内の障害物や他の個人を避けてターゲットを追跡するために使用されます。
実験は、いくつかの未知の動的障害物が導入された実験室環境で、少数の被験者を対象に行われます。

要約(オリジナル)

Human-robot interaction (HRI) has become a crucial enabler in houses and industries for facilitating operational flexibility. When it comes to mobile collaborative robots, this flexibility can be further increased due to the autonomous mobility and navigation capacity of the robotic agents, expanding their workspace and consequently, the personalizable assistance they can provide to the human operators. This however requires that the robot is capable of detecting and identifying the human counterpart in all stages of the collaborative task, and in particular while following a human in crowded workplaces. To respond to this need, we developed a unified perception and navigation framework, which enables the robot to identify and follow a target person using a combination of visual Re-Identification (Re-ID), hand gestures detection, and collision-free navigation. The Re-ID module can autonomously learn the features of a target person and use the acquired knowledge to visually re-identify the target. The navigation stack is used to follow the target avoiding obstacles and other individuals in the environment. Experiments are conducted with few subjects in a laboratory setting where some unknown dynamic obstacles are introduced.

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