Online Robot Motion Planning Methodology Guided by Group Social Proxemics Feature

要約

現在、ロボットは、社会的またはサービスアプリケーションで人間のような認識、推論、行動パターンを示すことになっています。
ただし、既存のモーション計画方法のほとんどは、上記の要件と互換性がありません。
潜在的な理由は、既存のナビゲーションアルゴリズムが通常、人々を別の種類の障害として扱うことを意図しており、社会的原則や意識を考慮に入れないことです。
このホワイトペーパーでは、グループのプロキシミクスをモデル化し、ロボットのシナリオ認識とナビゲーションに融合しようとします。
この目的のために、社会的関連性と空間的信頼の両方を考慮したグループクラスタリング方法が導入されます。
ロボットが個人を識別し、それらをグループに分割できるようにすることができます。
次に、磁気双極子モデル内の個々のプロキシミクスを定義することを提案し、ベクトルフィールドの重ね合わせによりグループプロキシミクスとシナリオマップをさらに確立します。
グループのクラスタリングおよびプロキシミクスモデリングに基づいて、グループの最適な観測位置（OOPS）を取得する方法を提示します。
OOPSグリッドとシナリオマップが確立されると、ヒューリスティックパスが使用され、インタラクティブな目的のためにグループ間でロボットクルージングをガイドするパスを生成します。
一連の実験が実用的なロボットで提案された方法論を検証するために実施され、結果は、私たちの方法論がグループ認識の精度と経路生成効率に関する有望なパフォーマンスを達成したことを実証しています。
これは、グループの認識が、実際のシナリオでロボットを社会的に振る舞う重要なモジュールとして進化したと結論付けています。

要約(オリジナル)

Nowadays robot is supposed to demonstrate human-like perception, reasoning and behavior pattern in social or service application. However, most of the existing motion planning methods are incompatible with above requirement. A potential reason is that the existing navigation algorithms usually intend to treat people as another kind of obstacle, and hardly take the social principle or awareness into consideration. In this paper, we attempt to model the proxemics of group and blend it into the scenario perception and navigation of robot. For this purpose, a group clustering method considering both social relevance and spatial confidence is introduced. It can enable robot to identify individuals and divide them into groups. Next, we propose defining the individual proxemics within magnetic dipole model, and further established the group proxemics and scenario map through vector-field superposition. On the basis of the group clustering and proxemics modeling, we present the method to obtain the optimal observation positions (OOPs) of group. Once the OOPs grid and scenario map are established, a heuristic path is employed to generate path that guide robot cruising among the groups for interactive purpose. A series of experiments are conducted to validate the proposed methodology on the practical robot, the results have demonstrated that our methodology has achieved promising performance on group recognition accuracy and path-generation efficiency. This concludes that the group awareness evolved as an important module to make robot socially behave in the practical scenario.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google