Pedestrian-Robot Interactions on Autonomous Crowd Navigation: Reactive Control Methods and Evaluation Metrics

要約

人口密集地における自律航法は、非構造的な状況において歩行者との安全な相互作用を保証することが困難であるため、ロボットにとって依然として挑戦的な課題である。本研究では、自律型パーソナルモビリティで評価された連続障害物回避と接触後制御を実現する群衆ナビゲーション制御フレームワークを提示する。我々は、自然な群衆における効率、コントローラ応答、群衆インタラクションの評価指標を提案する。歩行者密度が0.15 ppsm未満、0.65 ppsm未満、1 ppsm未満という異なる群集タイプ（疎、流動、混合交通）において、110以上の試行を行った結果を報告する。我々は、2つの低レベル障害物回避手法と、ベースラインの共有制御との比較結果を提示する。その結果、最高密度のテストでは、ゴールまでの相対時間が10％低下し、その他の効率指標は低下しなかった。さらに、自律航法は共有制御航法と同等であり、相対的なジャークが低く、群衆との高い親和性を示すコマンドの流暢性が有意に高いことが示された。我々は、反応型コントローラが群衆ナビゲーションに高速かつ継続的に適応するという必要なタスクを満たすとともに、環境および状況認識のための高レベルプランナーと連動させる必要があると結論づけた。

要約(オリジナル)

Autonomous navigation in highly populated areas remains a challenging task for robots because of the difficulty in guaranteeing safe interactions with pedestrians in unstructured situations. In this work, we present a crowd navigation control framework that delivers continuous obstacle avoidance and post-contact control evaluated on an autonomous personal mobility vehicle. We propose evaluation metrics for accounting efficiency, controller response and crowd interactions in natural crowds. We report the results of over 110 trials in different crowd types: sparse, flows, and mixed traffic, with low- (< 0.15 ppsm), mid- (< 0.65 ppsm), and high- (< 1 ppsm) pedestrian densities. We present comparative results between two low-level obstacle avoidance methods and a baseline of shared control. Results show a 10% drop in relative time to goal on the highest density tests, and no other efficiency metric decrease. Moreover, autonomous navigation showed to be comparable to shared-control navigation with a lower relative jerk and significantly higher fluency in commands indicating high compatibility with the crowd. We conclude that the reactive controller fulfils a necessary task of fast and continuous adaptation to crowd navigation, and it should be coupled with high-level planners for environmental and situational awareness.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL