要約
人間とロボットの相互作用は複雑であるため、社会環境で移動ロボットを操作することは依然として困難な課題です。
混雑した動的な環境向けに設計されたモーション プランナーのほとんどは、衝突を回避しながらゴールに到達するための最適な速度を選択することに重点を置いていますが、高レベルのナビゲーション動作 (左側または右側を避ける、他の人を追い越す、追い越すなど) を明示的に考慮していません。
他の人より前など)。
この研究では、人間の周りの多様なナビゲーション戦略を表すトポロジーの個別のパスを組み込んだ新しいモーション プランナーを紹介します。
プランナーは、現実世界の人間の動作データでトレーニングされたディープ ニューラル ネットワーク モデルを使用して、人間の動作を最もよく模倣するトポロジ クラスを選択し、社会的にインテリジェントでコンテキストを認識したナビゲーションを保証します。
当社のシステムは、最適化ベースのローカル プランナーを通じて選択されたパスをリアルタイムで洗練し、望ましい社会的行動へのシームレスな遵守を保証します。
このようにして、認識と地域計画を意思決定プロセスから切り離します。
実世界のデータを使用してネットワークの予測精度を評価します。
さらに、シミュレーションと現実世界のプラットフォームの両方でナビゲーション機能を評価し、他の最先端のプランナーと比較します。
私たちのプランナーが社会的に望ましい行動を示し、スムーズで驚くべきパフォーマンスを示していることを実証します。
要約(オリジナル)
Navigating mobile robots in social environments remains a challenging task due to the intricacies of human-robot interactions. Most of the motion planners designed for crowded and dynamic environments focus on choosing the best velocity to reach the goal while avoiding collisions, but do not explicitly consider the high-level navigation behavior (avoiding through the left or right side, letting others pass or passing before others, etc.). In this work, we present a novel motion planner that incorporates topology distinct paths representing diverse navigation strategies around humans. The planner selects the topology class that imitates human behavior the best using a deep neural network model trained on real-world human motion data, ensuring socially intelligent and contextually aware navigation. Our system refines the chosen path through an optimization-based local planner in real time, ensuring seamless adherence to desired social behaviors. In this way, we decouple perception and local planning from the decision-making process. We evaluate the prediction accuracy of the network with real-world data. In addition, we assess the navigation capabilities in both simulation and a real-world platform, comparing it with other state-of-the-art planners. We demonstrate that our planner exhibits socially desirable behaviors and shows a smooth and remarkable performance.
arxiv情報
著者 | Diego Martinez-Baselga,Oscar de Groot,Luzia Knoedler,Luis Riazuelo,Javier Alonso-Mora,Luis Montano |
発行日 | 2024-04-25 16:09:46+00:00 |
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