Estimación de grupos conversacionales empleando cámaras 3D y aprendizaje automático para su aplicación a robótica social

Abstract

[Resumen] Este estudio se sitúa en el ámbito de la robótica social, explorando la detección de "F-Formations", estructuras espaciales que se producen en la interacción grupal humana. El artículo presenta un sistema de percepción de grupos conversacionales. El sistema puede emplearse para mejorar las habilidades de robots para interpretar contextos sociales. Basándose en obtención de datos de esqueletos de los participantes a través de una cámara Azure Kinect, en el artículo se presenta un estudio de la capacidad de varios algoritmos de aprendizaje automático para la estimación de F-Formations. Como resultado, se ha desarrollado un módulo ROS capaz de reconocer grupos de personas.

[Abstract] This study is situated within the domain of social robotics, specifically investigating the detection of F-Formations, spatial structures that emerge during human group interaction. The article presents perception system to detect conversational groups. The system can be used to improve the abilities of robots to interpret social contexts. The article presents a study of the capacity of various machine learning algorithms for the estimation of F-Formations from the 3D skeletons of the participants as obtained by a 3D Azure Kinect camera. As a result, a ROS module capable of recognizing groups of people has been developed.