Abstract-activity förutsägelse är en viktig uppgift i praktiska mänskliga-centrerade robotik applikationer, såsom säkerhet, assisterat liv, etc., som syftar till att dra slutsatsen pågående mänskliga aktiviteter baserade på ofullständiga observationer. För att ta itu med detta utmanande problem introducerar vi en ny bioinspirerad prediktiv orienteringsdekomposition (BIPOD) för att skapa representationer av människor från 3D-skelettbanor. Vår strategi är inspirerad av biologisk forskning i människans anatomi. För att fånga spatio-temporal information av mänskliga rörelser, vi rumsligt sönderdela 3D mänskliga skelett trajectories och projicera dem på tre anatomiska plan (d.v.s., koronala, tvärgående och sagittal plan); sedan beskriver vi kortsiktig tid information om gemensamma rörelser och koda hög-order temporal beroenden. Genom att uppskatta framtida skelettbanor som för närvarande inte observeras, ger vi vår BIPOD representation med den kritiska prediktiva förmågan. Empiriska studier bekräftar att vår BIPOD metod ger lovande prestanda, i termer av noggrannhet och effektivitet, med hjälp av en fysisk TurtleBot2 robotplattform för att känna igen pågående mänskliga aktiviteter. Experiment på referensdataset visar vidare att vår nya BIPOD-representation avsevärt överträffar tidigare metoder för realtidsaktivitetsklassificering och förutsägelse från 3D humanskelettbanor.
På liknande sätt skapade Zhang och Parker REF en bioinspirerad representation, kallad BIPOD, genom att rumsligt bryta ned 3D mänskliga skelettbanor och projicera dem på tre anatomiska plan, och sedan koda höga temporal beroenden.
Bio-inspired predictive orientation decomposition of skeleton trajectories for real-time human activity prediction
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}