Proactive Opinion-Driven Robot Navigation around Human Movers

要約

私たちは、ロボットの経路を横切る人間の移動体をどの方向に、どの程度追い越すかというロボットの「意見」に基づいて、ロボットのソーシャルナビゲーションに対する新しいプロアクティブなアプローチを提案、分析、実験的に検証します。
ロボットは、人間の動きに対するロボットの観察と、これらの社会的手がかりに対するロボットの注意のレベルに依存する非線形力学に従って、時間の経過とともに意見を形成します。
これらのダイナミクスでは、ロボットの注意力が臨界値を超えると、意思決定の行き詰まりが打開され、ロボットが偏見や証拠を持っていない場合でも、ロボットが急速に強い意見を形成し、各人間の動きを追い越していくことが保証されています。
通過する方法。
人間の移動者が近づいたときにロボットの注意を臨界値以上に高めることで、プロアクティブで迅速かつ信頼性の高いソーシャル ナビゲーションを可能にします。
人間とロボットの実験により、アプローチの柔軟性を実証し、行き詰まり打開に関する分析結果を検証します。
また、単一の設計パラメーターによって、人間とロボットのすれ違いにおける効率と信頼性の間のトレードオフを調整できることも示します。
新しいアプローチには、人間の行動の予測モデルに依存しないという追加の利点もあります。

要約(オリジナル)

We propose, analyze, and experimentally verify a new proactive approach for robot social navigation driven by the robot’s ‘opinion’ for which way and by how much to pass human movers crossing its path. The robot forms an opinion over time according to nonlinear dynamics that depend on the robot’s observations of human movers and its level of attention to these social cues. For these dynamics, it is guaranteed that when the robot’s attention is greater than a critical value, deadlock in decision making is broken, and the robot rapidly forms a strong opinion, passing each human mover even if the robot has no bias nor evidence for which way to pass. We enable proactive rapid and reliable social navigation by having the robot grow its attention across the critical value when a human mover approaches. With human-robot experiments we demonstrate the flexibility of our approach and validate our analytical results on deadlock-breaking. We also show that a single design parameter can tune the trade-off between efficiency and reliability in human-robot passing. The new approach has the additional advantage that it does not rely on a predictive model of human behavior.

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