Aug, 2022

物理人机交互中鲁棒性强的多感知姿态估计方法

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TL;DR提出了一种用于 3D 姿势估计的低成本、无侵入感的多传感器算法，基于 OpenPose 2D 姿势和机器人轨迹，使用粒子滤波器，技术可应用于 PHRI 领域，性能比使用 OpenPose 或机器人轨迹的单一传感器人体姿势估计更好，以及在使用 RULA 评估工具上的姿势评估表现更好。
3d posture estimationmulti-sensory systemphysical human-robot interactionparticle filterrula assessment tool
发现论文，激发创造
  • 人机工程智能化的物理人机协作：姿态估计、评估和优化

    提出了一种基于 “DULA” 的姿势评估工具的人类机器人交互的姿势估计、评估和优化的新框架。

    Aug, 2021

  • 3D 人体姿态估计对遮挡的鲁棒性如何？

    本文研究了在人机共享环境中，部分遮挡对 3D 人体姿态估计的影响及几种合成遮挡类型对 Human3.6M 数据集中现有方法的影响，并发现性能最好的方法即使在轻微遮挡下也会出现敏感性，通过训练数据增强和合成遮挡来提高遮挡鲁棒性并有效地规范化模型。

    Aug, 2018

  • 近距离人体网格恢复的多模态主动测量

    通过主动测量和传感器融合，提出了一种新的方法，将相机、触摸传感器和 2D LiDAR 传感器的信息融合，用于精确估计人体姿态或模型恢复。在实验证明，该方法在人体姿态估计准确度上具有优势，能够可靠地估计前景实际场景中的目标人物姿态。

    Oct, 2023

  • 一种三维人体姿态估计框架的遮挡处理能力测量方法

    本文提出了一种基于遮挡指导的 3D 人体姿态估计框架，利用不同协议对其遮挡处理能力进行了量化，并利用动作分类表现作为评估标准，证明了该方法能更准确地预测缺失节点的 3D 姿态，并在存在缺失节点时显著提高了动作识别性能。

    Mar, 2022

  • 扩展 3D 人体姿势估计技术用于自闭症儿童的机器人辅助疗法

    我们开发了一种适用于儿童的三维姿势估计器，通过改进现有的三维身体建模方法并结合线性回归模型来纠正儿童的三维网格姿势，从而在控制环境和真实环境中成功地估计儿童的三维身体姿势。

    Feb, 2024

  • 单目视频和稀疏惯性测量单元的混合三维人体姿态估计

    我们提出了一个新的框架（Real-time Optimization and Fusion，RTOF），通过将稀疏惯性方向信息与参数化的人体骨骼结构相结合，优化并融合视觉和惯性观测数据，从而实现对时态三维人体姿势的准确估计和干扰问题的解决，提供平滑及生物力学合理的人体动作估计结果，并通过全面实验与消融研究验证了其合理性和效率。

    Apr, 2024

  • MoreFusion: 基于体素融合的多目标推理技术在 6D 位姿估计中的应用

    提出了一种基于多视角视野的实时视觉系统，可以从单个 RGB-D 视角提出三维物体姿态建议，并且根据多个视角的姿态估计和非参数占用信息积累这些姿态估计，从而对接触的多个已知对象进行一致的、不相交的姿态估计。应用于实时机器人应用程序中，只使用机载 RGB-D 视觉，机械臂可以精确而有序地拆卸复杂的物体堆放，展示了其准确性和鲁棒性。

    Apr, 2020

  • 多人三维人体姿态估计的明确遮挡推理

    我们开发了一种方法来明确建模隐藏关节推理过程以显着增强有或无遮挡的人体姿势估计，将任务分为两个子任务：可见关键点检测和遮挡关键点推理，并提出了深度监督编码器蒸馏和骨架引导人体形状拟合来训练我们的模型，实验证明从遮挡中明确学习可以提高人体姿势估计的性能。

    Jul, 2022

  • 基于人匹配和无监督 2D-3D 提升的实时全向三维多人姿势估计的改进

    本文介绍了一种首个能够在实时环境中处理基本遮挡、能够适应 360 度全景相机和毫米波雷达传感器的多人姿态估计系统，通过使用实时的轻量级 2D-3D 姿态提升算法，在室内外环境中实现了准确的性能表现，提供了一种经济实惠且可扩展的解决方案，并且不论检测到的个体数量如何，系统的时间复杂度保持几乎恒定，能够在商用 GPU 的笔记本上达到大约 7-8 帧每秒的帧率。

    Mar, 2024

  • 单张图像人体网格重建误差估计

    该研究提出了一种人体姿势和形状预测模型，可以识别不可靠的预测区域，特别适用于人机交互领域。

    May, 2023