Socially Acceptable Bipedal Navigation: A Signal-Temporal-Logic- Driven Approach for Safe Locomotion

要約

二足歩行ロボットのソーシャル ナビゲーションは、二足歩行の非常に複雑で非線形なダイナミクスのため、比較的未開発のままです。
この研究は、人間が密集した環境における二足歩行ロボットのソーシャル ナビゲーションの予備調査を示しています。
二足歩行ロボットが社会規範のもとで移動しつつ、移動の安全性を確保する社会経路計画装置を提案する。
提案されたプランナーは、条件付き変分オートエンコーダー アーキテクチャを活用し、群集データセットから学習して、社会的に受け入れられる経路計画を生成します。
ロボット固有の移動の安全性は、学習プロセス中に信号の時相論理仕様を組み込むことによって正式に適用されます。
動的シミュレーションにおける Digit の包括的な全身共同制御を可能にする、ソーシャル パス プランナーとモデル予測コントローラーおよび低レベルの受動性コントローラーの統合を実証します。

要約(オリジナル)

Social navigation for bipedal robots remains relatively unexplored due to the highly complex, nonlinear dynamics of bipedal locomotion. This study presents a preliminary exploration of social navigation for bipedal robots in a human crowded environment. We propose a social path planner that ensures the locomotion safety of the bipedal robot while navigating under a social norm. The proposed planner leverages a conditional variational autoencoder architecture and learns from human crowd datasets to produce a socially acceptable path plan. Robot-specific locomotion safety is formally enforced by incorporating signal temporal logic specifications during the learning process. We demonstrate the integration of the social path planner with a model predictive controller and a low-level passivity controller to enable comprehensive full-body joint control of Digit in a dynamic simulation.

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