Multimodal human detection and fuzzy decisional engine for interactive behaviors of a mobile robot

机译：移动机器人交互式行为的多式联运人体检测与模糊抗议引擎

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The human detection is an essential function for personal robots that are supposed to be useful as cognitive communication and information systems. In this paper we describe a method for reliable detection that presents two contributions: 1. the multimodal approach to improve the punctual detection; 2. the synthesis of the robot behaviors for reliable tracking by keeping the person in the robot field of view. To improve the punctual detection rate we propose the combination of the outputs of different low-cost sensors embedded in a robot: laser, RGB cameras, IR camera and microphones. The fusion of the results of four detectors is made taking into account spatial criteria according to the field of view and to the performances of each sensor. We demonstrate experimentally that the designed reasoning system is able to improve the human detection in complex situations that may lead the system to lose the person detection because of important occlusions. The usefulness of the framework is shown also in the case of face-to-face communication: the robot focuses the human in order to improve the quality of the communication.

机译：人类检测是个人机器人的基本函数，应该有用作为认知通信和信息系统。在本文中，我们描述了一种可靠的检测方法，其呈现了两种贡献：1。改善准时检测的多式联法方法; 2.通过将该人保持在机器人视野中的可靠跟踪来合成机器人行为。为了提高准时检测率，我们提出了嵌入机器人中的不同低成本传感器的输出的组合：激光器，RGB摄像机，红外线照相机和麦克风。根据视野和每个传感器的性能，进行四个检测器的结果的融合。我们通过实验展示设计的推理系统能够改善在可能导致系统失去人类检测的复杂情况下的人类检测。在面对面通信的情况下也示出了框架的有用性：机器人专注于人类以提高通信的质量。

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来源
《IEEE International Conference on Cognitive Infocommunications》|2012年||共6页
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作者
Granata C.; Bidaud Ph.; Chetouani M.; Melchior N.;
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中图分类 TN91-53;
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