Principles and Guidelines for Evaluating Social Robot Navigation Algorithms

要約

ロボットを広く導入する上での大きな課題は、一般にソーシャル ロボット ナビゲーションと呼ばれる、人間が住む環境でのナビゲーションです。
ソーシャル ナビゲーションの分野は近年大きく進歩しましたが、ソーシャル ナビゲーションに取り組むアルゴリズムの公正な評価は依然として困難です。なぜなら、ソーシャル ナビゲーションには、静的な環境で移動するロボット エージェントだけでなく、動的な人間のエージェントと、ロボットの動作の適切さに関する認識も含まれるためです。
対照的に、明確で再現可能でアクセスしやすいベンチマークは、研究者がアルゴリズムを公平に比較​​できるようにすることで、コンピューター ビジョン、自然言語処理、従来のロボット ナビゲーションなどの分野の進歩を加速させ、既存のソリューションの限界を明らかにし、有望な新しい方向性を明らかにしています。
私たちは、同じアプローチがソーシャル ナビゲーションに役立つと信じています。
このペーパーでは、ソーシャル ロボットのナビゲーションを評価するための、共通で広くアクセス可能で再現可能なベンチマーク基準への道を切り開きます。
私たちの貢献には、(a) 安全性、快適さ、読みやすさ、礼儀正しさ、社会的能力、エージェントの理解、積極性、状況への応答性の原則を尊重するものとしての社会的ナビゲーション ロボットの定義、(b) 指標の使用に関するガイドラインが含まれます。
、ソーシャル ナビゲーションを評価するためのシナリオ、ベンチマーク、データセット、シミュレーターの開発、および (c) さまざまなシミュレーター、ロボット、データセットからの結果を比較しやすくするためのソーシャル ナビゲーション メトリクス フレームワークの設計。

要約(オリジナル)

A major challenge to deploying robots widely is navigation in human-populated environments, commonly referred to as social robot navigation. While the field of social navigation has advanced tremendously in recent years, the fair evaluation of algorithms that tackle social navigation remains hard because it involves not just robotic agents moving in static environments but also dynamic human agents and their perceptions of the appropriateness of robot behavior. In contrast, clear, repeatable, and accessible benchmarks have accelerated progress in fields like computer vision, natural language processing and traditional robot navigation by enabling researchers to fairly compare algorithms, revealing limitations of existing solutions and illuminating promising new directions. We believe the same approach can benefit social navigation. In this paper, we pave the road towards common, widely accessible, and repeatable benchmarking criteria to evaluate social robot navigation. Our contributions include (a) a definition of a socially navigating robot as one that respects the principles of safety, comfort, legibility, politeness, social competency, agent understanding, proactivity, and responsiveness to context, (b) guidelines for the use of metrics, development of scenarios, benchmarks, datasets, and simulators to evaluate social navigation, and (c) a design of a social navigation metrics framework to make it easier to compare results from different simulators, robots and datasets.

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