集成跟踪,重新识别和手势识别,以促进人机交互
Sukhan Lee1, Soojin Lee1, Hyunwoo Park2
1Department of Artificial Intelligence, Sungkyunkwan University, Suwon 16419, Republic of Korea.
Sensors (Basel, Switzerland)
|August 10, 2024
概括
本研究介绍了机器人辅助交互系统 (RFIS),用于主动的人机交互 (HRI). 该RFIS系统在实时HRI促进方面达到90%以上的准确性,增强了协作.
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
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 有效的人机协作需要高质量的人机交互 (HRI).
- 机器人智能的进步使机器人能够主动启动和维持HRI.
- 促进无HRI使人类用户能够专注于主要任务.
研究的目的:
- 为了引入机器人辅助交互系统 (RFIS).
- 展示使用移动机器人进行主动,实时和用户友好的HRI系统.
- 展示HRI的识别,跟踪,重新识别和手势识别的整合.
主要方法:
- 在患者运输场景的自主移动机器人上实现了RFIS.
- 专注于在边缘计算环境中集成交互便利化模块.
- 利用护理人员识别,跟踪,重新识别和手势识别用于HRI.
主要成果:
- 在实时操作中,RFIS展示了高质量的HRI促进.
- 在护理人员识别,跟踪,重新识别和手势识别方面,平均准确度超过90%.
- 在边缘计算环境中以每秒5 (FPS) 的速度有效运行.
结论:
- 该RFIS提供了一个全面的解决方案,以促进高质量的HRI.
- 该系统集成的多个交互模块确保随时准备合作.
- 成功实施突显了智能移动机器人在照顾环境中的潜力.
