拡散モデルを用いたサービスロボットによる動的人物追跡 学術的背景 複雑で混雑した人間中心の環境における動的人物の追跡は、ロボット技術における重要な課題です。特に、遮蔽、姿勢の変化、照明の変化などのクラス内変動が存在する場合、従来の追跡手法では正確な識別と追跡が困難です。既存のロボット追跡手法は、独立した検出と追跡システムに依存しており、計算効率とリアルタイム性の面で課題があります。特に、クラス内変動が大きい場合、検出器の失敗が追跡の中断を引き起こす可能性があります。 これらの問題を解決するため、本論文では、条件付き潜在拡散モデル（Conditional Latent Diffusion Models）に基づく新しいディープラーニングアーキテクチャ——潜在拡散追跡（Latent Diffusi...