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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.18 No.1
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 47 - 56 (10page)
- DOI
- 10.5626/JCSE.2024.18.1.47
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To this point, there has been extensive research investigating human-robot motion retargeting, but the vast majority of existing methods rely on sensors or multiple cameras to detect human poses and movements, while many other methods are not suitable for usage on real-time scenarios. The current paper presents an integrated solution for performing realtime human-to-robot pose retargeting utilizing only regular monocular images and video as input data. We use deep learning models to perform three-dimensional human pose estimation on the monocular images and video, after which we calculate a set of joint angles that the robot must utilize to reproduce the detected human pose as accurately as possible. We evaluate our solution on Softbank’s NAO robot and show that it is possible to reproduce promising approximations and imitations of human motions and poses on the NAO robot, although it is subject to the limitations imposed by the robot’s degrees of freedom, joint constraints, and movement speed limitations.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORKS
III. RETARGETING HUMAN POSES TO THE NAO ROBOT
IV. EXPERIMENTS
V. CONCLUSION AND PERSPECTIVES
REFERENCES
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
H. Zhang, W. Li, Y. Liang, Z. Chen, Y. Cui, Y. Wang, and R. Xiong, “Human-Robot motion retargeting via neural latent optimization,” 2021 [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2103.08882v1.
R. Elbasiony and W. Gomaa, “Humanoids skill learning based on real-time human motion imitation using Kinect,” Intelligent Service Robotics, vol. 11, pp. 149-169, 2018. https://doi.org/10.1007/s11370-018-0247-z
T. Kim and J. H. Lee, “C-3PO: cyclic-three-phase optimization for human-robot motion retargeting based on reinforcement learning,” in Proceedings of 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Paris, France, 2020, pp. 8425-8432. https://doi.org/10.1109/ICRA40945.2020.9196948
H. Khalil, E. Coronado, and G. Venture, “Human motion retargeting to Pepper humanoid robot from uncalibrated videos using human pose estimation,” in Proceedings of 2021 30th IEEE International Conference on Robot & Human Interactive Communication (RO-MAN), Vancouver, Canada, 2021, pp. 1145-1152. https://doi.org/10.1109/RO-MAN50785.2021.9515495
O. Ossmy and K. E. Adolph, “Real-time assembly of coordination patterns in human infants,” Current Biology, vol. 30, no. 23, pp. 4553-4562, 2020. https://doi.org/10.1016/j.cub.2020.08.073
R. Elbasiony and W. Gomaa, “Humanoids skill learning based on real-time human motion imitation using Kinect,” Intelligent Service Robotics, vol. 11, pp. 149-169, 2018. https://doi.org/10.1007/s11370-018-0247-z
T. Kim and J. H. Lee, “C-3PO: cyclic-three-phase optimization for human-robot motion retargeting based on reinforcement learning,” in Proceedings of 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Paris, France, 2020, pp. 8425-8432. https://doi.org/10.1109/ICRA40945.2020.9196948
H. Khalil, E. Coronado, and G. Venture, “Human motion retargeting to Pepper humanoid robot from uncalibrated videos using human pose estimation,” in Proceedings of 2021 30th IEEE International Conference on Robot & Human Interactive Communication (RO-MAN), Vancouver, Canada, 2021, pp. 1145-1152. https://doi.org/10.1109/RO-MAN50785.2021.9515495
O. Ossmy and K. E. Adolph, “Real-time assembly of coordination patterns in human infants,” Current Biology, vol. 30, no. 23, pp. 4553-4562, 2020. https://doi.org/10.1016/j.cub.2020.08.073
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