AIR-Act2Act

AIR-Act2Act 是一个人机交互数据集，用于向机器人教授非语言社交行为。它与其他数据集不同，因为老年人作为表演者参与其中。作者招募了 100 名老年人和两名大学生，在室内环境中进行了 10 次互动。整个数据集有 5,000 个交互样本，每个交互样本都包含深度图、身体索引和 3D 骨骼数据，这些数据由三个 Microsoft Kinect v2 摄像头捕获。此外，该数据集还包含人形 NAO 机器人的关节角度，这些角度是从机器人需要学习的人类行为转换而来的。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

AIR-Act2Act是一个专注于人机交互的数据集，旨在通过老年人参与的非语言社交行为来训练机器人。它包含100名老年人和两名大学生在室内环境中的5000个交互样本，数据涵盖深度图、身体索引和3D骨骼，由三个Microsoft Kinect v2摄像头采集，并转换为人形NAO机器人的关节角度。该数据集由韩国电子通信研究院于2020年发布，相关资源可通过GitHub和arXiv获取。