日常人类活动真实仿真框架

对于像 Astro 这样在家中与用户的日常活动交互并适应用户日常活动的社交机器人，需要真实的人类活动仿真以支持功能开发与测试。本文提出一个大规模模拟家庭环境中日常人类活动模式的框架，支持对不同人物角色或活动模式的手动配置、活动时间的变化，以及在多种家庭布局上的测试。我们引入一种指定日程逐日变化的方法，并提出一种双向约束传播算法用于从模板生成日程。我们通过用例场景分析验证了框架的表达能力，并证明我们的方法可用于从三个公共数据集和一个自采集数据集生成与人类行为高度接近的数据。我们的贡献支持大规模社交机器人行为的系统性测试，实现了不同家庭中人类运动合成数据集的程序化生成，并有助于减少训练数据中的偏差，从而造就更鲁棒、更有效的家庭环境机器人。