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Pointing-Guided Target Estimation via Transformer-Based Attention

Created by
  • Haebom

作者

Luca M uller, Hassan Ali, Philipp Allgeuer, Luk a\v{s} Gajdo\v{s}ech, Stefan Wermter

概要

本論文は、人間とロボットの相互作用（HRI）における人間の指示ジェスチャーを介してロボットが目標物体を予測するモデルであるマルチモダリティ相互トランス（MM-ITF）を提案する。 ＭＭ－ＩＴＦは、２Ｄ指示ジェスチャをオブジェクト位置にマッピングし、各位置に可能性スコアを割り当て、最も可能性の高い目標を識別する。制御されたテーブルトップ環境でNICOLロボットと共に単眼RGBデータを使用して実験を進め、正確な目標物体予測結果を示す。モデル性能評価のためにパッチ混同行列を導入した。コードはフラッグハブに公開されています。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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人間の自然な指示ジェスチャーを通じて、ロボットが目標物体を正確に予測できる新しいモデル（MM-ITF）を提示した。
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単眼RGBデータのみを使用して効率的な人間 - ロボットコラボレーションを可能にしました。
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パッチ混同行列を通じてモデルの予測性能をより詳細に分析できる新しい評価指標を提示した。
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公開されたコードを通じて再現性と拡張性を高めた。
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_____T6671_​​____：
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制御されたテーブルトップ環境でのみ実験が行われ、実際の環境適用に対する一般化性能は追加の検証が必要である。
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さまざまな種類の指示ジェスチャーや複雑な環境のための Robustness にはさらなる研究が必要です。
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パッチ混同行列の解釈と利用に関する追加の説明が必要になる場合があります。
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