要約
人間の移動運動を理解することは、特に複雑な屋内家庭環境において、ロボットなどの AI エージェントにとって重要です。
これらの空間における人間の軌跡をモデル化するには、個人が物理的な障害物を回避して社会的ナビゲーションのダイナミクスを管理する方法についての洞察が必要です。
これらのダイナミクスには、他の人が通過できるように脇に寄ったり、衝突を避けるために長いルートを選択したりするなど、近接性(空間の社会的利用)に影響された微妙な行動が含まれます。
これまでの研究では、屋内シーンにおける人間の動きのデータセットが開発されてきましたが、多くの場合、その規模は限られており、家庭環境で一般的な微妙なソーシャル ナビゲーション ダイナミクスが欠けています。
これに対処するために、130 以上の異なる屋内家庭環境から仮想現実でキャプチャされた 7,000 以上の 2 人の軌跡のデータセットである LocoVR を紹介します。
LocoVR は、全身のポーズ データと正確な空間情報に加え、社会的動機に基づいた運動行動の豊富な例を提供します。
たとえば、このデータセットは、狭い空間で互いに移動し、生活エリアで個人の境界を尊重するように経路を調整し、玄関やキッチンなどの交通量の多いゾーンで動きを調整する個人のインスタンスをキャプチャします。
私たちの評価では、LocoVR が人間の軌跡を利用した 3 つの実践的な屋内タスクにおいてモデルのパフォーマンスを大幅に向上させ、家庭環境における社会を意識したナビゲーション パターンの予測を実証していることが示されています。
要約(オリジナル)
Understanding human locomotion is crucial for AI agents such as robots, particularly in complex indoor home environments. Modeling human trajectories in these spaces requires insight into how individuals maneuver around physical obstacles and manage social navigation dynamics. These dynamics include subtle behaviors influenced by proxemics – the social use of space, such as stepping aside to allow others to pass or choosing longer routes to avoid collisions. Previous research has developed datasets of human motion in indoor scenes, but these are often limited in scale and lack the nuanced social navigation dynamics common in home environments. To address this, we present LocoVR, a dataset of 7000+ two-person trajectories captured in virtual reality from over 130 different indoor home environments. LocoVR provides full body pose data and precise spatial information, along with rich examples of socially-motivated movement behaviors. For example, the dataset captures instances of individuals navigating around each other in narrow spaces, adjusting paths to respect personal boundaries in living areas, and coordinating movements in high-traffic zones like entryways and kitchens. Our evaluation shows that LocoVR significantly enhances model performance in three practical indoor tasks utilizing human trajectories, and demonstrates predicting socially-aware navigation patterns in home environments.
arxiv情報
著者 | Kojiro Takeyama,Yimeng Liu,Misha Sra |
発行日 | 2024-10-09 00:45:02+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google