ProxEmo: 보행 기반 감정 학습 및 다중 시점 프록스emic 융합을 통한 사회적 인지 로봇 탐색

우리는 보행자의 보행 자세에서 인식된 정서를 예측하여 사회적 인식과 거리적 제약을 고려한 정서 기반 탐색을 가능하게 하는 새로운 엔드 투 엔드 정서 예측 알고리즘인 ProxEmo를 제안한다. 본 연구에서는 이동 중인 로봇에 장착된 일반 카메라를 이용하여 보행자의 보행 자세로부터 그들이 경험하는 정서를 예측하고, 이를 바탕으로 정서 지향적 탐색을 수행한다. 정서 분류를 위해 다중 시점 스켈레톤 그래프 컨볼루션 기반 모델을 제안하며, 이는 움직이는 로봇에 부착된 일반 카메라에서 수집된 데이터를 처리할 수 있다. 본 정서 인식 기술은 지도 없는 탐색 시스템에 통합되어 보행자의 움직임 환경에 대한 사전 가정 없이도 작동한다. Emotion-Gait 기준 데이터셋에서 평균 정밀도는 82.47%를 달성하며, 기존 3D 보행 자세 기반 정서 인식 최첨단 알고리즘보다 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 Clearpath Jackal 로봇을 활용하여 실내 환경에서의 탐색 시 ProxEmo의 효과를 실험적으로 검증하였다.