Enhancing Social Robot Navigation with Integrated Motion Prediction and Trajectory Planning in Dynamic Human Environments

要約

動的な人間の環境で安全に移動することは、モバイル サービス ロボットにとって非常に重要であり、ソーシャル ナビゲーションはこのプロセスの重要な側面です。
この論文では、安全で社会性を意識したロボットナビゲーションを可能にするために、動作予測と軌道計画を組み合わせた統合的アプローチを提案しました。
提案された方法の主なアイデアは、位置、向き、動きなどの人間のインタラクティブな情報を TEB アルゴリズムの目的関数に組み込むことによって、社会的に許容される軌道予測と時限弾性バンド (TEB) の利点を活用することです。
さらに、ロボットのナビゲーションの安全性を確保するために社会的制約を設計しました。
提案されたシステムは、定量的および定性的メトリクスの両方を使用した物理シミュレーションによって評価され、人間および動的障害物を回避する優れた性能を実証し、それによって安全なナビゲーションを確保します。
実装はオープンソースです: \url{https://github.com/thanhnguyencanh/SGan-TEB.git}

要約(オリジナル)

Navigating safely in dynamic human environments is crucial for mobile service robots, and social navigation is a key aspect of this process. In this paper, we proposed an integrative approach that combines motion prediction and trajectory planning to enable safe and socially-aware robot navigation. The main idea of the proposed method is to leverage the advantages of Socially Acceptable trajectory prediction and Timed Elastic Band (TEB) by incorporating human interactive information including position, orientation, and motion into the objective function of the TEB algorithms. In addition, we designed social constraints to ensure the safety of robot navigation. The proposed system is evaluated through physical simulation using both quantitative and qualitative metrics, demonstrating its superior performance in avoiding human and dynamic obstacles, thereby ensuring safe navigation. The implementations are open source at: \url{https://github.com/thanhnguyencanh/SGan-TEB.git}

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