FRESHR-GSI: A Generalized Safety Model and Evaluation Framework for Mobile Robots in Multi-Human Environments

要約

人間とロボットの密接な相互作用 (HRI) が関与するアプリケーションでは、人間の安全が非常に重要であり、人間とロボットの間の物理的な互換性の重要な側面です。
HRI における人間の安全対策は存在しますが、これらは主にロボットマニピュレーターが関与する産業環境を対象としています。
移動ロボットと人間が空間を共有する環境については、あまり注目されていません。
この論文では、ロボットを中心とした人間の安全に関する新しい方向性フレームワークを紹介します。
これは、複数の人間が居住する環境で動作する移動ロボットを評価する場合に特に役立ちます。
このフレームワークには、各人間の相対距離、速度、向きなど、いくつかの重要な指標が統合されています。
核となる新しさは、ロボット中心の視点と外部観察者の視点の両方を可能にしながら、さまざまなアプリケーション要件に対応できるフレームワークの柔軟性にあります。
深層学習ベースの人体検出パイプラインと統合された RGB-D ベースのビジョンを使用してフレームワークをインスタンス化し、人の安全性を瞬時に評価する一般化安全指数 (GSI) を生成します。
私たちは、現実世界の実験シナリオで適切かつ堅牢かつきめ細かい安全対策を生み出す GSI の能力を評価し、そのパフォーマンスを既存の安全モデルと比較します。

要約(オリジナル)

Human safety is critical in applications involving close human-robot interactions (HRI) and is a key aspect of physical compatibility between humans and robots. While measures of human safety in HRI exist, these mainly target industrial settings involving robotic manipulators. Less attention has been paid to settings where mobile robots and humans share the space. This paper introduces a new robot-centered directional framework of human safety. It is particularly useful for evaluating mobile robots as they operate in environments populated by multiple humans. The framework integrates several key metrics, such as each human’s relative distance, speed, and orientation. The core novelty lies in the framework’s flexibility to accommodate different application requirements while allowing for both the robot-centered and external observer points of view. We instantiate the framework by using RGB-D based vision integrated with a deep learning-based human detection pipeline to yield a generalized safety index (GSI) that instantaneously assesses human safety. We evaluate GSI’s capability of producing appropriate, robust, and fine-grained safety measures in real-world experimental scenarios and compare its performance with extant safety models.

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