Combination of eyetracking and computer vision for robotics control
Notice bibliographique
Résumé
The manual control of manipulator robots can be complex and time consuming even for simple tasks, due to a number of degrees of freedom (DoF) of the robot that is higher than the number of simultaneous commands of the joystick. Among the emerging solutions, the eyetracking, which identifies the user gaze direction, is expected to automatically command some of the robot DoFs. However, the use of eyetracking in three dimensions (3D) still gives large and variable errors from several centimeters to several meters. The objective of this paper, is to combine eyetracking and computer vision to automate the approach of a robot to its targeted point by acquiring its 3D location. The methodology combines three steps : - A regular eyetracking device measures the user mean gaze direction. - The field of view of the user is recorded using a webcam, and the targeted point identified by image analysis. - The distance between the target and the user is computed using geometrical reconstruction, providing a 3D location point for the target. On 3 trials, the error analysis reveals that the computed coordinates of the target 3D localization has an average error of 5.5cm, which is 92% more accurate than using the eyetracking only for point of gaze calculation, with an estimated error of 72cm. Finally, we discuss an innovative way to complete the system with smart targets to overcome some of the current limitations of the proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».