Vi presenterar en viktig aspekt av vår människa-robot kommunikation gränssnitt som håller på att utvecklas inom ramen för vår långsiktiga forskningsram PERSES som handlar om mycket interaktiva mobila följeslagare robotar. Baserat på ett multimodalt system för att upptäcka och spåra människor, presenterar vi en hierarkisk neural arkitektur som uppskattar en målpunkt på golvet som indikeras av en pekande pose, vilket gör det möjligt för en användare att navigera en mobil robot till en specifik målposition i sin lokala omgivning genom att peka. I detta sammanhang var vi särskilt intresserade av att avgöra om det är möjligt att uppnå en sådan målpunktsskattning med hjälp av endast monokulära bilder av lågpriskameror. Uppskattaren har implementerats och undersökts experimentellt på vår mobila robotassistent HOROS. Även om endast monokulära bilddata av relativt dålig kvalitet användes, gör estimatorn en bra uppskattning prestanda, uppnå en noggrannhet bättre än en människa tittare på samma data. De uppnådda erkännanderesultaten visar att det i själva verket är möjligt att förverkliga en användaroberoende uppskattning av riktning med hjälp av monokulära bilder, men ytterligare insatser krävs för att förbättra robustheten i detta tillvägagångssätt för daglig tillämpning.
Richarz m.fl. REF presenterade en neural arkitektur som är kapabel att uppskatta en angiven målpunkt på golvet från en pekande pose, vilket gör det möjligt för en användare att styra en mobil robot genom att peka.
A Monocular Pointing Pose Estimator for Gestural Instruction of a Mobile Robot
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}