人間運動予測のためのテンソルベース回帰アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Gril Lorena; Wedenig Philipp; Torkar Chris; Kleb Ulrike

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209703788581 整理番号：22P0285791

人間運動予測のためのテンソルベース回帰アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Tensor Based Regression Approach for Human Motion Prediction

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発行年： 2022年02月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

協調ロボットシステムは,現在と将来の産業応用の鍵となる技術になるであろう。このような応用の主な側面は,人間に対する安全性を保証することである。危険な状況を検出するために,現在の市販のロボットシステムは,共同作業者への直接的な物理的接触に依存している。この技術をさらに進めるために,このようなシステムに対する予測能力を開発する複数の努力がある。適切な予測モデルと組み合わせた運動追跡センサと姿勢推定システムを使用して,人間とロボットの間の危険な衝突の潜在的エピソードを予測することができる。与えられた予測情報に基づいて,ロボットシステムは速度または位置を調整することによって物理的接触を避けることができる。このようなシステムに対する潜在的アプローチは,人工神経ネットワークのような機械学習法による人間運動予測を行うことである。本アプローチでは,動的時間Warpingにより得られた運動シーケンス間の類似性測度に従って選択した線形Tensor-on-Tensor回帰モデルを適用することにより,過去の秒の運動パターンを用いて将来のものを予測した。提案手法の試験および検証のために,産業用擬似組立タスクをモーションキャプチャシステムにより記録し,各ヒト関節に対してユニークな追跡可能なデカルト座標(x,y,z)を提供した。組立タスクに関連した反復的人間運動の予測は,そのデータが長さで著しく変化し,高い相関変数を持つのは実時間で達成される。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御

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