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為應對人機協作（HRC）的快速發展，一個研究團隊近日發表了一款全新的大型資料集。此資料集專注於人機共存環境中的人類組裝與拆卸動作，包含超過 10,000 筆樣本，由 33 位不同特徵的參與者貢獻。所有數據均透過多視角攝影機同步錄製，提供 RGB 影片及 2D/3D 人體骨架資料。

此資料集的核心價值，在於它填補了現有研究的關鍵缺口。它特別突顯了真實工業場景中的挑戰，例如機器人移動時對人類造成的「部分遮蔽」（Partial Occlusions）、難以區分的相似重複性動作，以及不同參與者的多變行為模式，這些都是過去資料集所忽視的。

研究人員指出，現有的人體動作資料集多半有局限性。許多資料集（如 Kinetics）僅關注「揮手」等簡單日常活動，缺乏任務順序；而部分 HRC 相關資料集要不依賴穿戴式裝置，硬體門檻高，要不就缺乏人機互動干擾（如遮蔽）的真實動態情境。

為克服這些限制，新資料集在設計上強調實用性與泛化能力。首先，它僅使用三臺市售的網路攝影機（Webcams）進行非接觸式拍攝，大幅降低了硬體門檻。其次，數據來自 33 位不同性別、身高、體型的參與者，有助於訓練出更穩健、泛化能力更強的模型。

在任務設計上，團隊採用了一套可 3D 列印重現的齒輪組裝系統，方便全球研究者重現實驗。此資料集不僅反映了真實世界的不確定性（如遮蔽），更提供了原始影片、精確註釋及 Python 腳本，確保了研究的透明度與可重現性。

團隊利用 13 種先進的深度學習模型進行了基準測試。結果顯示，模型的「離線」分析與「線上」即時推論間存在顯著性能差距，這為未來研究指明了方向。此資料集的開放，預期將大力推動人體動作預測、機器人任務規劃及人機協作策略的進一步發展。