Comparing Utility of Inertial, Occupancy, Semantic, and Intent Information in Human Motion Prediction During Daily Tasks
作者: Max Burns, Maisha Khanum, Monroe Kennedy, Steven H. Collins
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-29
备注: 9 pages, 13 figures. This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible
💡 一句话要点
提出人类运动预测模型以提升室内导航精度
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 人类运动预测 室内导航 多模态融合 显式意图 机器人系统
📋 核心要点
- 现有方法在复杂室内环境中对人类运动的预测精度不足，难以满足机器人系统的需求。
- 本研究提出了一种人类运动扩散模型，结合多种信息源（如身体运动、场景表示和眼动注视）进行室内运动预测。
- 实验结果表明，模型相较于常速基线提升了42%，显式意图信息的引入显著降低了预测误差。
📝 摘要（中文）
准确的人类运动预测对于在复杂室内环境中运行的机器人系统至关重要。本研究评估了不同信息源在室内运动预测中的相对重要性，采用人类运动扩散模型。我们收集了九名受试者在模拟室内日常活动中佩戴Meta Aria眼镜的数据，涵盖了大学校园内的十栋建筑，记录了238分钟的导航过程。结果显示，相较于常速基线，模型整体提升了42%。通过结合身体运动、场景表示和眼动注视数据，显著降低了预测误差。显式意图信息的提供在降低误差方面效果最佳，表明意图估计或用户输入对室内运动预测至关重要。眼动注视作为意图的指示之一，在预测减速方面表现尤为突出，为模型提供了基本的空间信息。此研究为在高度模糊的室内场景中预测人类运动迈出了重要一步。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决在复杂室内环境中人类运动预测的准确性问题。现有方法往往依赖于单一信息源，导致预测效果不佳，尤其是在动态和不确定的场景中。
核心思路：论文提出了一种人类运动扩散模型，综合利用身体运动、场景表示、眼动注视等多种信息源，以提高室内运动预测的准确性。通过引入显式意图信息，模型能够更好地理解和预测人类的行为。
技术框架：整体架构包括数据收集、特征提取和运动预测三个主要模块。数据收集阶段使用Meta Aria眼镜记录受试者的运动数据，特征提取阶段从中提取身体运动、场景信息和眼动注视等特征，最后在运动预测阶段应用扩散模型进行预测。
关键创新：最重要的技术创新在于引入显式意图信息，显著提升了模型在室内环境中的预测能力。这一方法与传统依赖于运动轨迹的预测方法本质上有所区别，强调了意图理解的重要性。
关键设计：模型设计中，采用了多模态融合技术，结合不同信息源的特征。损失函数设计上，考虑了预测误差和意图误差的加权组合，以优化模型的整体性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，模型在室内运动预测中相较于常速基线提升了42%。引入身体运动、场景表示和眼动注视数据显著降低了预测误差，其中显式意图信息的引入效果最佳，表明其在室内运动预测中的重要性。
🎯 应用场景
该研究的成果在智能家居、服务机器人和人机协作等领域具有广泛的应用潜力。通过提高室内人类运动预测的准确性，机器人能够更好地理解和响应人类行为，从而提升交互体验和安全性。未来，随着技术的进一步发展，模型可扩展至更复杂的环境和任务。
📄 摘要（原文）
Accurate human motion prediction is crucial for robotic systems operating around people, particularly in complex indoor spaces. In this study, we assess the relative importance of different sources of information in indoor motion prediction with a human motion diffusion model. We collected a dataset of nine naive human subjects conducting simulated indoor daily activities while wearing a pair of Meta Aria glasses. This dataset includes ten buildings from a university campus, and encompasses 238 minutes of navigation between daily tasks. Overall, we demonstrate a 42% improvement beyond a constant velocity baseline. Including body motion, scene representation, and eye gaze fixation data significantly reduced prediction error. Semantic information was found to be useful for indoor motion prediction, but to a lesser degree than in outdoor navigation. Providing explicit intent information reduced error beyond any other addition, suggesting that incorporating explicit intent estimation or user input are fundamental for finer prediction of indoor motion. One of the few indicators of intent, eye gaze fixation, was found to be especially useful in predicting deceleration, and provided basic spatial information to the model in the absence of an occupancy map. These results are a first step towards predicting human motion in highly ambiguous indoor scenarios. Code will be made public upon acceptance. Project page: https://human-motion-diffusion.github.io/