HOI4ABOT: 인간-물체 상호작용 예측을 위한 인간 의도 인식 협동 로봇

로봇이 우리의 일상생활에 점점 더 통합되면서 다양한 작업을 돕고 있습니다. 인간과 로봇 간의 효과적인 협력을 보장하기 위해서는 로봇이 우리의 의도를 이해하고 행동을 예측할 수 있어야 합니다. 본 논문에서는 협동 로봇을 위한 인간-물체 상호작용(Human-Object Interaction, HOI) 예측 프레임워크를 제안합니다. 우리는 비디오에서 HOI를 감지하고 예측하기 위한 효율적이고 강건한 트랜스포머 기반 모델을 제안합니다. 이 개선된 예측 능력은 로봇이 주도적으로 인간을 지원할 수 있게 하여, 더욱 효율적이고 직관적인 협업을 가능하게 합니다. 우리 모델은 VidHOI 데이터셋에서 HOI 감지와 예측 성능에서 각각 1.76%와 1.04% 향상된 결과를 보이며, 이는 기존 최신 연구 결과보다 15.4배 빠릅니다. 실제 로봇에서 수행한 실험 결과를 통해 우리 접근법의 유효성을 입증하였으며, 로봇의 HOI 예측 능력이 더욱 나은 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, HRI)에 핵심적임을 보여주었습니다. 자세한 정보는 프로젝트 웹페이지(https://evm7.github.io/HOI4ABOT_page/)에서 확인하실 수 있습니다.