基于单目 RGB-D 相机的实时人类交互识别用于社交感知机器人导航
机器人学
2025-10-20 v2
摘要
识别人类交互对社交机器人至关重要，因为这使其能够在共享环境中安全、自然地导航。然而，传统机器人系统通常专注于避障，忽略了实现无缝人机交互所需的社交线索。为弥补这一不足，我们提出了一个用于社交感知导航的人类群体交互识别框架。该方法利用单目 RGB-D 相机的彩色和深度帧来估计 3D 人体关键点和位置。随后使用主成分分析（PCA）确定主要交互方向。最后应用鞋带公式计算兴趣点和参与区域。我们进行了大量实验以评估所提方法的有效性。结果表明，我们的方法能够在个体数量不同的多种场景下识别群体交互。该方法还实现了高速性能，在机器人系统使用的单板计算机上处理每帧约需 4 ms。该方法被实现为 ROS 2 包，使其易于集成到现有导航系统中。源代码可在 https://github.com/thanhlong103/social-interaction-detector 获取
引用
@article{arxiv.2509.24907,
title = {Real-time Recognition of Human Interactions from a Single RGB-D Camera for Socially-Aware Robot Navigation},
author = {Thanh Long Nguyen and Duc Phu Nguyen and Thanh Thao Ton Nu and Quan Le and Thuan Hoang Tran and Manh Duong Phung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.24907},
year = {2025}
}