The Robotability Score: Enabling Harmonious Robot Navigation on Urban Streets

要約

このペーパーでは、自律ロボットナビゲーションの都市環境の適合性を定量化する新しいメトリックであるロボット性スコア（$ r $）を紹介します。
専門家のインタビューと調査を通じて、都市通りの車輪付きロボットのRに寄与する重要な機能を特定し、比較検討します。
私たちの調査結果は、歩行者密度、群衆のダイナミクス、歩行者の流れが最も重要な要因であり、合計スコアの28％を集合的に占めることを明らかにしています。
ニューヨーク市全体のロボット性を計算すると、大きなばらつきが生じます。
最高のRの面積は、ロボットナビゲーションの容易さを予測する上でスコアの妥当性を示している、ロボット性の高い領域での物理ロボットの展開が最も低いRの領域の領域の3.0倍の「ロボット」です。
都市景観を評価するためのこの新しいフレームワークは、確立されたモビリティパターンと都市計画の原則を尊重しながら、ロボットの展開の不確実性を減らすことを目的としており、調和のとれた人間のロボット環境に関する談話に貢献しています。

要約(オリジナル)

This paper introduces the Robotability Score ($R$), a novel metric that quantifies the suitability of urban environments for autonomous robot navigation. Through expert interviews and surveys, we identify and weigh key features contributing to R for wheeled robots on urban streets. Our findings reveal that pedestrian density, crowd dynamics and pedestrian flow are the most critical factors, collectively accounting for 28% of the total score. Computing robotability across New York City yields significant variation; the area of highest R is 3.0 times more ‘robotable’ than the area of lowest R. Deployments of a physical robot on high and low robotability areas show the adequacy of the score in anticipating the ease of robot navigation. This new framework for evaluating urban landscapes aims to reduce uncertainty in robot deployment while respecting established mobility patterns and urban planning principles, contributing to the discourse on harmonious human-robot environments.

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