PrediFlow: A Flow-Based Prediction-Refinement Framework for Real-Time Human Motion Prediction in Human-Robot Collaboration
作者: Sibo Tian, Minghui Zheng, Xiao Liang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-15
💡 一句话要点
PrediFlow：面向人机协作的实时人体运动预测优化框架
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 人机协作 人体运动预测 Flow Matching 运动优化 实时预测
📋 核心要点
- 现有随机人体运动预测方法在人机协作中存在生成不真实运动或忽略机器人影响的问题。
- PrediFlow框架通过融合人类和机器人运动信息，利用Flow Matching结构优化初始预测，从而提升预测质量。
- 实验表明，PrediFlow在提高预测精度的同时，保持了运动的不确定性和多模态性，且满足实时性要求。
📝 摘要（中文）
随机人体运动预测对于工业再制造中安全有效的人机协作至关重要，因为它能捕捉到确定性方法无法处理的人体运动不确定性和多模态行为。虽然早期工作强调高度多样化的预测，但它们通常会生成不真实的人体运动。最近的方法侧重于准确性和实时性能，但仍有潜力在不超出时间预算的情况下进一步提高预测质量。此外，目前人机协作中随机人体运动预测的研究通常孤立地考虑人体运动，忽略了机器人运动对人类行为的影响。为了解决这些研究差距，实现实时、逼真且感知交互的人体运动预测，我们提出了一种新颖的预测优化框架，该框架集成了人类和机器人观察到的运动，以优化预训练的最先进预测器产生的初始预测。优化模块采用Flow Matching结构来考虑不确定性。在人机协作桌面拆卸数据集上的实验研究表明，我们的方法显著提高了预测精度，同时保留了人体运动的不确定性和多模态性。此外，所提出的框架的总推理时间保持在时间预算内，突出了我们方法的有效性和实用性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人机协作场景下，现有随机人体运动预测方法生成不真实运动、忽略机器人运动影响以及难以兼顾预测精度和实时性的问题。现有方法要么过于强调预测的多样性而牺牲了真实性，要么为了保证实时性而降低了预测精度，并且很少考虑机器人运动对人类行为的影响。
核心思路：论文的核心思路是提出一个预测优化框架，利用Flow Matching结构，将观察到的人类和机器人运动信息融入到初始预测中，从而在保证预测多样性的同时，提高预测的准确性和真实性。通过优化预训练的预测器，可以在不显著增加计算负担的情况下，提升预测质量。
技术框架：PrediFlow框架包含两个主要模块：一个预训练的初始预测器和一个基于Flow Matching的优化模块。首先，利用预训练的预测器生成初始的人体运动预测。然后，优化模块接收初始预测、观察到的人类运动和机器人运动作为输入，通过Flow Matching结构学习一个连续的向量场，将初始预测逐步优化到更准确、更真实的运动轨迹。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个基于Flow Matching的预测优化框架，该框架能够有效地融合人类和机器人运动信息，从而提高人体运动预测的准确性和真实性。Flow Matching结构能够捕捉运动的不确定性，并生成多样化的预测结果。此外，该框架的设计保证了实时性，使其能够应用于实际的人机协作场景。
关键设计：Flow Matching模块的关键设计包括：1）使用条件神经过程（Conditional Neural Processes，CNP）来建模人类和机器人运动之间的关系；2）设计合适的损失函数，鼓励优化后的预测结果既接近真实运动，又保持多样性；3）优化网络结构，减少计算量，保证实时性。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，PrediFlow框架在HRC桌面拆卸数据集上显著提高了人体运动预测的准确性，同时保留了运动的不确定性和多模态性。与现有方法相比，PrediFlow在预测精度方面取得了显著提升（具体提升幅度未知），并且总推理时间保持在时间预算内，验证了该方法的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于工业再制造、智能制造等领域的人机协作场景。通过准确预测人类运动，机器人可以提前规划路径，避免碰撞，提高协作效率和安全性。此外，该技术还可应用于虚拟现实、增强现实等领域，提升人机交互的自然性和沉浸感。未来，该研究有望推动人机协作向更智能、更安全的方向发展。
📄 摘要（原文）
Stochastic human motion prediction is critical for safe and effective human-robot collaboration (HRC) in industrial remanufacturing, as it captures human motion uncertainties and multi-modal behaviors that deterministic methods cannot handle. While earlier works emphasize highly diverse predictions, they often generate unrealistic human motions. More recent methods focus on accuracy and real-time performance, yet there remains potential to improve prediction quality further without exceeding time budgets. Additionally, current research on stochastic human motion prediction in HRC typically considers human motion in isolation, neglecting the influence of robot motion on human behavior. To address these research gaps and enable real-time, realistic, and interaction-aware human motion prediction, we propose a novel prediction-refinement framework that integrates both human and robot observed motion to refine the initial predictions produced by a pretrained state-of-the-art predictor. The refinement module employs a Flow Matching structure to account for uncertainty. Experimental studies on the HRC desktop disassembly dataset demonstrate that our method significantly improves prediction accuracy while preserving the uncertainties and multi-modalities of human motion. Moreover, the total inference time of the proposed framework remains within the time budget, highlighting the effectiveness and practicality of our approach.