加州大学提出LocoVR模型：VR中捕获的室内人类运动数据集
通过VR收集数据来支持机器人等人工智能代理
（映维网Nweon 2025年03月13日）理解人类运动对机器人等人工智能代理至关重要，尤其是在复杂的室内家庭环境中。在相关空间中对人类轨迹进行建模需要深入理解个体如何绕过物理障碍并管理社交导航动态。
之前的研究已经开发了室内场景中人类运动的数据集，但它们通常规模有限，并且缺乏家庭环境中常见的微妙社交导航动态。
为了解决这个问题，加州大学提出了LocoVR。这是一个在虚拟现实中并从130多个不同的室内家庭环境中捕获的7000多个轨迹的数据集。LocoVR提供全身姿势数据和精确的空间信息，以及社交动机运动行为的丰富示例。
例如，所述数据集捕获了在狭窄空间中相互导航的个体的实例，调整路径以尊重生活区的个人边界，以及在入口处和厨房等高流量区域协调移动。评估表明，在利用人类轨迹的三个实际室内任务中，LocoVR显著提高了模型的性能，并展示了在家庭环境中预测社交意识导航模式的能力。
......（全文 1693 字，剩余 1327 字）
请微信扫码通过小程序阅读完整文章或者登入网站阅读完整文章
映维网会员可直接登入网站阅读
PICO员工可联系映维网免费获取权限
