Advancing a taxonomy for proxemics in robot social navigation

要約

人間の環境にロボットを展開するには、効果的なソーシャルロボットナビゲーションが必要です。
この記事では、プロキサミクスに焦点を当て、新しい分類法を提案し、最先端の研究の分析と研究ギャップの特定を通じて将来の方向性を提案します。
人間とロボットの相互作用におけるプロキセミクスパターンの動的特性に影響を与えるさまざまな要因が徹底的に調査されています。
コヒーレントプロキセミクスフレームワークを確立するために、プロキセミクスの動作を形成する重要なパラメーターと属性を特定して整理しました。
このフレームワークに基づいて、ロボットナビゲーションでプロキセミクスを定義するための新しいアプローチを紹介し、その構造とサイズに影響を与える重要な属性を強調します。
これは、将来の研究開発を導くための基盤として機能する新しい分類法の開発につながります。
私たちの調査結果は、個人的な距離を定義する複雑さを強調し、それを複雑で多次元的な課題として明らかにしています。
さらに、個人ゾーンの境界の柔軟で動的な性質を強調します。これは、さまざまなコンテキストや状況に適応できるはずです。
さらに、ソーシャルロボットのナビゲーションにプロキシミクスを実装するための新しいレイヤーを提案します。

要約(オリジナル)

Deploying robots in human environments requires effective social robot navigation. This article focuses on proxemics, proposing a new taxonomy and suggesting future directions through an analysis of state-of-the-art studies and the identification of research gaps. The various factors that affect the dynamic properties of proxemics patterns in human-robot interaction are thoroughly explored. To establish a coherent proxemics framework, we identified and organized the key parameters and attributes that shape proxemics behavior. Building on this framework, we introduce a novel approach to define proxemics in robot navigation, emphasizing the significant attributes that influence its structure and size. This leads to the development of a new taxonomy that serves as a foundation for guiding future research and development. Our findings underscore the complexity of defining personal distance, revealing it as a complex, multi-dimensional challenge. Furthermore, we highlight the flexible and dynamic nature of personal zone boundaries, which should be adaptable to different contexts and circumstances. Additionally, we propose a new layer for implementing proxemics in the navigation of social robots.

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