双手人对人物体交接的数据集
Alap Kshirsagar1, Raphael Fortuna2, Zhiming Xie1
1Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering, Cornell University, Ithaca, NY, USA.
Data in brief
|June 29, 2023
概括
这项研究引入了一个新的多传感器数据集,用于人对人物体交接,捕获详细的运动和视觉数据. 该资源有助于研究人类掌握,并使机器人训练协作物体转移成为可能.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 人与计算机的交互
- 生物力学 生物力学
背景情况:
- 人类对象交付是复杂的,涉及复杂的双手协调.
- 开发能够进行无的人机交互的机器人需要详细的人机运动数据.
研究的目的:
- 引入一个全面的多传感器数据集的人对人对物体的移交.
- 为分析双人接触和抓取策略提供数据.
- 为了促进机器人的训练人机器人对象转移.
主要方法:
- 收集了来自12对参与者的240个双手和120个单手交付记录.
- 捕获的上肢骨和标记轨迹 (120Hz),物体运动 (120Hz) 和RGB-D流 (30Hz).
- 有注释的记录与交付阶段 (达到,转移,撤退) 并包括参与者人体测量.
主要成果:
- 该数据集提供了丰富的,同步的多模式数据的人物物交付交互.
- 详细的动力学数据捕捉了双手和单手物体转移的细微差别.
- 包括物体轨迹和环境背景通过RGB-D传感器.
结论:
- 该数据集是研究物体交付期间人类运动控制的宝贵资源.
- 能够开发和验证用于人机协作的机器人系统.
- 促进了对辅助和协作机器人的类似人类抓取和操纵的研究.
