OmniRace：用于直观引导赛速无人机的6自由度手势估计
机器人学
2024-10-22 v3
摘要
本文提出了 OmniRace 方法，用于控制具有6自由度（DoF）手势估计和手势识别的赛速无人机。据我们了解，这是首个能够使用手势对高速无人机进行低层控制的技术。OmniRace 基于计算机视觉和深度神经网络的手势界面估计6自由度手势。该先进的机器学习算法能稳健地解释人类手势，使用户能够直观地控制无人机运动。对赛速无人机的实时控制证明了该系统的有效性，验证了其潜在的颠覆性应用。在Gazebo仿真环境中的实验结果表明，OmniRace 使用户完成无人机赛道速度提高了25.1%，测试无人机路径长度缩短了从102.9米到83.7米。用户倾向于使用手势界面，评分为吸引力（1.57 UEQ得分）、 hedonic 质量（1.56 UEQ得分）和较低的感知时间需求（NASA-TLX中32.0分），同时注意到基线遥控器的高效率（0.75 UEQ得分）和低身体需求（NASA-TLX中19.0分）。深度神经网络在归一化数据集和原始数据集上均达到99.75%的平均准确率。OmniRace 有望改变人类与动态复杂环境中赛速无人机的交互方式。源代码已公开于 https://github.com/SerValera/OmniRace.git。
引用
@article{arxiv.2407.09841,
title = {OmniRace: 6D Hand Pose Estimation for Intuitive Guidance of Racing Drone},
author = {Valerii Serpiva and Aleksey Fedoseev and Sausar Karaf and Ali Alridha Abdulkarim and Dzmitry Tsetserukou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.09841},
year = {2024}
}