Safe and Efficient Robot Action Planning in the Presence of Unconcerned Humans

要約

このペーパーでは、無関心な人間と交流するロボットのために効率的で確率的に安全な計画を提供するロボットアクションプランニングスキームを提案します – ロボットの存在に気付いていないか、安全を確保することに従事したくない人。
提案されたスキームは予測的です。つまり、ロボットは、有限の将来の地平線を介した人間の行動を予測するために必要であることを意味します。
このような予測は、実際のシナリオではしばしば不正確です。
不確実性を減らすための1つの可能なアプローチは、潜在的な危険に対する人間の認識について推論する能力をロボットに提供することです。
このペーパーでは、バイナリ変数、いわゆる危険啓発係数を使用することにより、関係する人間と無関心な人間を区別することが可能であり、人間の作用を観察することによってこの係数を決定する学習アルゴリズムを提供することを議論します。
さらに、この論文では、意思決定において、人間が他のエージェントの将来の行動（人間とロボットの相互作用におけるロボットのそれを含む）の予測にどのように依存しているかについて説明します。
また、人間の将来の行動を予測する際にこの側面を無視すると、相互作用の効率を大幅に分解し、エージェントが最適な経路から逸脱することを示しています。
提案されたロボットアクションプランニングスキームは、Locobot WidowX-250に関する広範なシミュレーションと実験的研究によって検証および検証されます。

要約(オリジナル)

This paper proposes a robot action planning scheme that provides an efficient and probabilistically safe plan for a robot interacting with an unconcerned human — someone who is either unaware of the robot’s presence or unwilling to engage in ensuring safety. The proposed scheme is predictive, meaning that the robot is required to predict human actions over a finite future horizon; such predictions are often inaccurate in real-world scenarios. One possible approach to reduce the uncertainties is to provide the robot with the capability of reasoning about the human’s awareness of potential dangers. This paper discusses that by using a binary variable, so-called danger awareness coefficient, it is possible to differentiate between concerned and unconcerned humans, and provides a learning algorithm to determine this coefficient by observing human actions. Moreover, this paper argues how humans rely on predictions of other agents’ future actions (including those of robots in human-robot interaction) in their decision-making. It also shows that ignoring this aspect in predicting human’s future actions can significantly degrade the efficiency of the interaction, causing agents to deviate from their optimal paths. The proposed robot action planning scheme is verified and validated via extensive simulation and experimental studies on a LoCoBot WidowX-250.

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