EgoTraj: új egocentrikus adatszett segíti a robotnavigációt
A Meta Quest Pro (MQPro) eszközzel rögzített adatok szinkronizált RGB videót, 6 szabadságfokú fejpozíciót és 3D szemmozgásvektorokat is tartalmaznak.
Új, valós körülmények között gyűjtött egocentrikus emberi mozgáspálya-adatszettet mutattak be EgoTraj néven, amely a humanoid robotika és a viselhető szenzorrendszerek fejlesztését célozza — írja az arXiv-on megjelent tanulmány.
Az EgoTraj 75 szekvenciát tartalmaz emberi navigációról, melyeket több MQPro-viselő rögzített valós városi környezetben. A kutatók szerint az ilyen típusú adatok hiánya eddig korlátozta az egocentrikus mozgáspálya-előrejelzés fejlődését.
Minden felvételhez szinkronizált RGB videó, valamint valós adatok tartoznak, beleértve a folyamatos, időszinkronizált 6 szabadságfokú fejpozíciókat, képkockánkénti 3D szemmozgásvektorokat és jelenetannotációkat. Az adatszett különlegessége, hogy hosszú távú, önirányított navigációt rögzít változatos városi útvonalakon, ami eltér a tipikus egocentrikus adatszettektől.
Az EgoTraj nyílt forráskódú adatszettként érhető el, ezzel is segítve a kutatást az egocentrikus látás és a viselhető AI-asszisztensek terén. A Meta Quest Pro használata pontos és részletes adatgyűjtést tesz lehetővé.