Leveraging GCN-based Action Recognition for Teleoperation in Daily Activity Assistance
Notice bibliographique
Résumé
Caregiving for older adults is an urgent global challenge, with many preferring to age in place rather than enter residential care. However, providing adequate home-based assistance is difficult, particularly in geographically vast regions. Teleoperated robots offer a promising solution, but conventional motion-mapping teleoperation imposes unnatural movement constraints, causing operator fatigue and reducing usability. This paper presents a novel teleoperation framework that leverages action recognition for intuitive remote robot control. A simplified Spatio-Temporal Graph Convolutional Network (S-ST-GCN) recognizes human actions and executes preset robot trajectories, eliminating the need for direct motion synchronization. A finite-state machine (FSM) further enhances reliability by filtering misclassified actions. Experiments demonstrate that the framework enables effortless operator movement and accurate robot execution. This proof-of-concept study highlights the potential of action-recognition-based teleoperation to help caregivers remotely assist older adults with daily activities. Future work will focus on improving the S-ST-GCN’s recognition accuracy and generalization, integrating advanced motion planning techniques for greater robot autonomy, and conducting user studies to evaluate telepresence and usability.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».