Abstract-Detecting potentiella faror i miljön är en grundläggande förmåga levande varelser. För att uthärda denna förmåga till en robot, presenterar detta papper en algoritm för att upptäcka potentiella fallande objekt, dvs.. fysiskt osäkra föremål, med tanke på en ingång av 3D-punktmoln som fångas upp av avståndssensorerna. Vi formulerar den fallande risken som en sannolikhet eller en potential att ett objekt kan falla med tanke på mänsklig aktivitet eller vissa naturliga störningar, såsom jordbävning och vind. Vårt tillvägagångssätt skiljer sig från traditionella objektdetektion paradigm, det först drar slutsatsen dolda och lokaliserade "orsaker (disistrbance) av scenen, och sedan introducerar intuitiv fysisk mekanik för att förutsäga möjliga "effekter (fall) som konsekvenser av orsakerna. I synnerhet kan vi sluta oss till ett störningsfält genom att använda rörelsedata som en rik källa till gemensam mänsklig poserörelse. Vi visar att genom att tillämpa olika störningsfält uppnår vår modell en igenkänningsfrekvens på mänsklig nivå av potentiella fallande objekt på en datauppsättning av utmanande och realistiska inomhusscener.
REF detektera potentiellt fallande objekt med tanke på ett punktmoln som representerar scenen.
Detecting potential falling objects by inferring human action and natural disturbance
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}