从机器人视角探索3D人体姿态估计与预测：HARPER数据集
计算机视觉与模式识别
2024-03-26 v2 机器人学
摘要
我们引入HARPER，这是一个用于在用户与波士顿动力公司制造的四足机器人Spot之间的二元交互中进行3D人体姿态估计与预测的新型数据集。其关键创新在于聚焦机器人视角，即聚焦于由机器人传感器捕获的数据。这些数据使3D人体姿态分析变得具有挑战性，因为贴近地面只能部分捕获人体。HARPER所基于的场景包含15种动作，其中10种涉及机器人与用户之间的物理接触。该语料库不仅包含Spot内置立体摄像头的记录，还包含一套6摄像头OptiTrack系统的记录（所有记录均同步）。这产生了精度低于一毫米的真值骨骼表示。此外，该语料库还包含基于公开可用基线方法的3D人体姿态估计、人体姿态预测和碰撞预测的可复现基准。这使得未来的HARPER用户能够严格地将他们的结果与我们在本工作中提供的结果进行比较。
引用
@article{arxiv.2403.14447,
title = {Exploring 3D Human Pose Estimation and Forecasting from the Robot's Perspective: The HARPER Dataset},
author = {Andrea Avogaro and Andrea Toaiari and Federico Cunico and Xiangmin Xu and Haralambos Dafas and Alessandro Vinciarelli and Emma Li and Marco Cristani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.14447},
year = {2024}
}