Behavioral Conflict Avoidance Between Humans and Quadruped Robots in Shared Environments

要約

今日、ロボットは、人間と共有される環境でますます操作されており、人間とロボットの行動との対立が安全性を損なう可能性があります。
この論文では、ロボットの安全性を保証するだけでなく、人間の活動への干渉を最小限に抑える四足ロボットの傾向への適応の原則に基づいて、積極的な行動紛争回避フレームワークを紹介します。
ロボットが静止しているか動いているかにかかわらず、人間や他の動的なオブジェクトに近づくこととの潜在的な競合を積極的に回避できます。その後、紛争が落ち着くと迅速にタスクを再開します。
低コストのハイブリッドソリッドステートライダーを備えた振動ロボットプラットフォームでの正確なヒト検出と追跡を実現するために、強化されたアプローチが提案されています。
潜在的な競合が検出されると、ロボットは回避ポイントを選択し、タスクを再開する前に回避操作を実行します。
このアプローチは、目標主導型のままである従来の方法とは対照的であり、多くの場合、強制的に障害をバイパスしたり、紛争を引き起こしたり、デッドロックシナリオで立ち往生したりするなど、攻撃的な行動をもたらします。
回避ポイントの選択は、静的および動的な障害物を統合して潜在的なフィールドマップを生成することによって達成されます。
次に、ロボットはこのマップ内の実行可能な領域を検索し、評価関数を使用して最適な回避ポイントを決定します。
実験結果は、フレームワークが人間の活動への干渉を大幅に減らし、ロボットと人の両方の安全性を高めることを示しています。

要約(オリジナル)

Nowadays, robots are increasingly operated in environments shared with humans, where conflicts between human and robot behaviors may compromise safety. This paper presents a proactive behavioral conflict avoidance framework based on the principle of adaptation to trends for quadruped robots that not only ensures the robot’s safety but also minimizes interference with human activities. It can proactively avoid potential conflicts with approaching humans or other dynamic objects, whether the robot is stationary or in motion, then swiftly resume its tasks once the conflict subsides. An enhanced approach is proposed to achieve precise human detection and tracking on vibratory robot platform equipped with low-cost hybrid solid-state LiDAR. When potential conflict detected, the robot selects an avoidance point and executes an evasion maneuver before resuming its task. This approach contrasts with conventional methods that remain goal-driven, often resulting in aggressive behaviors, such as forcibly bypassing obstacles and causing conflicts or becoming stuck in deadlock scenarios. The selection of avoidance points is achieved by integrating static and dynamic obstacle to generate a potential field map. The robot then searches for feasible regions within this map and determines the optimal avoidance point using an evaluation function. Experimental results demonstrate that the framework significantly reduces interference with human activities, enhances the safety of both robots and persons.

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