要約
近年、ロボットはさまざまな用途で私たちの日常生活の重要な部分となっています。
人間とロボットのインタラクションは、ロボット工学の分野でロボットとの対話やコミュニケーションにプラスの影響をもたらします。
機械学習アルゴリズムと組み合わせたジェスチャ認識技術は、近年、特にヒューマン ロボット インタラクション (HRI) において目覚ましい進歩を示しています。
このペーパーでは、ジェスチャ認識方法の最新の進歩と、HRI を強化するための機械学習アプローチとの統合について包括的にレビューします。
さらに、この論文は、深度センシングシステムを使用した安全かつ信頼性の高いヒューマンロボットインタラクションのためのビジョンベースのジェスチャ認識を表し、精度の向上における深層学習、強化学習、転移学習などの機械学習アルゴリズムの役割を分析し、
人間とロボットの間の効果的なコミュニケーションのためのジェスチャ認識システムの堅牢性。
要約(オリジナル)
In recent years robots have become an important part of our day-to-day lives with various applications. Human-robot interaction creates a positive impact in the field of robotics to interact and communicate with the robots. Gesture recognition techniques combined with machine learning algorithms have shown remarkable progress in recent years, particularly in human-robot interaction (HRI). This paper comprehensively reviews the latest advancements in gesture recognition methods and their integration with machine learning approaches to enhance HRI. Furthermore, this paper represents the vision-based gesture recognition for safe and reliable human-robot-interaction with a depth-sensing system, analyses the role of machine learning algorithms such as deep learning, reinforcement learning, and transfer learning in improving the accuracy and robustness of gesture recognition systems for effective communication between humans and robots.
arxiv情報
| 著者 | Sajjad Hussain,Khizer Saeed,Almas Baimagambetov,Shanay Rab,Md Saad |
| 発行日 | 2024-09-10 13:38:03+00:00 |
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