MBE-ARI: A Multimodal Dataset Mapping Bi-directional Engagement in Animal-Robot Interaction

📄 arXiv: 2504.08646v1 📥 PDF

作者: Ian Noronha, Advait Prasad Jawaji, Juan Camilo Soto, Jiajun An, Yan Gu, Upinder Kaur

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-04-11

备注: Accepted to ICRA 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MBE-ARI多模态数据集，促进动物-机器人交互中的双向沟通研究。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 动物-机器人交互 多模态数据集 姿态估计 四足动物 行为识别

📋 核心要点

  1. 动物-机器人交互缺乏有效数据集，阻碍了机器人理解动物行为和意图的研究进展。
  2. 论文构建了MBE-ARI数据集，包含多视角RGB-D数据和详细标注，以促进双向沟通研究。
  3. 论文提出了四足动物姿态估计模型，在39个关键点上达到92.7%的mAP，超越现有方法。

📝 摘要（中文）

动物-机器人交互（ARI）仍然是机器人领域一个未被充分探索的挑战，因为机器人难以理解动物复杂的多模态交流线索，如肢体语言、动作和叫声。与受益于已建立数据集和框架的人机交互不同，动物-机器人交互缺乏促进有意义双向沟通的基础资源。为了弥合这一差距，我们提出了MBE-ARI（动物-机器人交互中的多模态双向互动）数据集，这是一个新颖的多模态数据集，捕捉了腿式机器人与牛之间详细的互动。该数据集包括来自多个视角的同步RGB-D流，并标注了跨互动阶段的身体姿势和活动标签，为ARI研究提供了前所未有的细节水平。此外，我们还引入了一个为四足动物量身定制的全身姿势估计模型，能够跟踪39个关键点，平均精度均值（mAP）为92.7%，优于现有的动物姿势估计基准。MBE-ARI数据集和我们的姿势估计框架为推进动物-机器人交互研究奠定了坚实的基础，为开发机器人与动物有效协作所需的感知、推理和交互框架提供了必要的工具。该数据集和资源可在https://github.com/RISELabPurdue/MBE-ARI/公开获取，欢迎进一步探索和开发这一关键领域。

🔬 方法详解

问题定义：动物-机器人交互（ARI）面临的主要问题是机器人难以理解动物复杂且多模态的交流方式，例如肢体语言、运动和声音。现有的方法和数据集主要集中在人机交互，缺乏针对动物行为特点的有效工具和资源，导致机器人难以与动物进行有意义的双向沟通。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个高质量的多模态数据集，为ARI研究提供基础。该数据集包含详细的动物行为数据和相应的机器人行为数据，并辅以精确的姿态估计模型，从而使研究人员能够开发更有效的感知、推理和交互框架。

技术框架：MBE-ARI数据集的构建流程包括：1) 使用多个同步的RGB-D相机捕捉机器人与牛之间的互动；2) 对视频数据进行标注，包括牛的身体姿势、活动类型以及互动阶段；3) 开发一个专门针对四足动物的全身姿态估计模型，用于自动提取关键点信息。整个框架旨在提供一个全面且易于使用的ARI研究平台。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 构建了首个专门针对动物-机器人交互的多模态数据集，填补了该领域的数据空白；2) 提出了一个高性能的四足动物姿态估计模型，能够准确跟踪动物的身体关键点，为行为分析和理解提供了有力支持。

关键设计：在姿态估计模型方面，论文可能采用了深度学习方法，例如卷积神经网络（CNN），并针对四足动物的特点进行了优化。损失函数可能包括关键点位置的回归损失和置信度损失。数据集的标注质量和数量也是保证模型性能的关键因素。具体的网络结构、训练参数和数据增强方法等细节在论文中可能有所描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的四足动物姿态估计模型在MBE-ARI数据集上取得了显著成果，在39个关键点上的平均精度均值（mAP）达到了92.7%，超越了现有的动物姿态估计基准。这一结果表明，该模型能够准确地捕捉动物的身体姿势，为后续的行为分析和理解提供了可靠的基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于农业、畜牧业、宠物护理、野生动物保护等领域。通过让机器人能够理解动物的行为和需求，可以实现更高效的畜牧管理、更精准的动物疾病诊断、更安全的野生动物监测，以及更人性化的宠物陪伴。未来，该研究有望促进人与动物之间的和谐共处。

📄 摘要（原文）

Animal-robot interaction (ARI) remains an unexplored challenge in robotics, as robots struggle to interpret the complex, multimodal communication cues of animals, such as body language, movement, and vocalizations. Unlike human-robot interaction, which benefits from established datasets and frameworks, animal-robot interaction lacks the foundational resources needed to facilitate meaningful bidirectional communication. To bridge this gap, we present the MBE-ARI (Multimodal Bidirectional Engagement in Animal-Robot Interaction), a novel multimodal dataset that captures detailed interactions between a legged robot and cows. The dataset includes synchronized RGB-D streams from multiple viewpoints, annotated with body pose and activity labels across interaction phases, offering an unprecedented level of detail for ARI research. Additionally, we introduce a full-body pose estimation model tailored for quadruped animals, capable of tracking 39 keypoints with a mean average precision (mAP) of 92.7%, outperforming existing benchmarks in animal pose estimation. The MBE-ARI dataset and our pose estimation framework lay a robust foundation for advancing research in animal-robot interaction, providing essential tools for developing perception, reasoning, and interaction frameworks needed for effective collaboration between robots and animals. The dataset and resources are publicly available at https://github.com/RISELabPurdue/MBE-ARI/, inviting further exploration and development in this critical area.