Socially-Aware Opinion-Based Navigation with Oval Limit Cycles

要約

人間が共有空間を移動するとき、相互の安全を保つナビゲーション戦略を選択します。
同時に、各人間は自分の進路に対する修正の数を最小限に抑えようと努めます。
この結果を達成するために、人間は暗黙のルールを使用し、非言語メッセージを交換することで動作の方向に関する決定について合意に達します。
その後、相互に受け入れられる方法で選択を実行します。
社会を意識したナビゲーションとは、このロジックをロボット内で再現することを目的とした研究活動を指します。
既存の研究結果は、ロボットが人間との交渉にどのように参加できるか、またはロボットが社会的に受け入れられる方法でどのように移動できるかに焦点を当てています。
私たちは、この 2 つの側面を一緒に考慮する総合的なアプローチを提案します。
具体的には、意見力学（合意に達するため）と渦フィールド（社会的に許容される軌道を生成するため）を組み合わせることで、2 つの手法を単独で適用した場合よりも優れた結果が得られることを示します。

要約(オリジナル)

When humans move in a shared space, they choose navigation strategies that preserve their mutual safety. At the same time, each human seeks to minimise the number of modifications to her/his path. In order to achieve this result, humans use unwritten rules and reach a consensus on their decisions about the motion direction by exchanging non-verbal messages. They then implement their choice in a mutually acceptable way. Socially-aware navigation denotes a research effort aimed at replicating this logic inside robots. Existing results focus either on how robots can participate in negotiations with humans, or on how they can move in a socially acceptable way. We propose a holistic approach in which the two aspects are jointly considered. Specifically, we show that by combining opinion dynamics (to reach a consensus) with vortex fields (to generate socially acceptable trajectories), the result outperforms the application of the two techniques in isolation.

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