Following Is All You Need: Robot Crowd Navigation Using People As Planners

要約

混雑した環境をナビゲートするには、ロボットに高レベルの推論と計画技術を装備する必要があります。
既存の作品は、人間の知性の役割を無視しながら、複雑でヘビー級プランナーの開発に焦点を当てています。
人間は群衆ナビゲーションの設定でも広く利用できる非常に有能なエージェントであるため、ロボットが人々をプランナーとして利用して、効果的な計画決定と社会的行動の恩恵を受ける代替スキームを提案します。
一連のルールベースの評価を通じて、ロボットを目標に向けて導く可能性を示す適切な人間のリーダーを特定します。
シンプルなベースプランナーを使用して、ロボットは、達成するために簡単に設計されたShorthorizo​​nのサブゴールを通じて、選択されたリーダーに従います。
シミュレートされた実験と現実世界の両方の実験を通じて、私たちの新しいフレームワークは、予測的またはデータ駆動型モジュールがなくても、既存のプランナーと比較して安全で効率的なロボット計画を生成することを実証します。
また、私たちの方法は、交通規則や社会的規範を明示的に定義することなく、人間のようなロボット行動をもたらします。
コードはhttps://github.com/centilinda/peopleasplanner.gitで入手できます。

要約(オリジナル)

Navigating in crowded environments requires the robot to be equipped with high-level reasoning and planning techniques. Existing works focus on developing complex and heavyweight planners while ignoring the role of human intelligence. Since humans are highly capable agents who are also widely available in a crowd navigation setting, we propose an alternative scheme where the robot utilises people as planners to benefit from their effective planning decisions and social behaviours. Through a set of rule-based evaluations, we identify suitable human leaders who exhibit the potential to guide the robot towards its goal. Using a simple base planner, the robot follows the selected leader through shorthorizon subgoals that are designed to be straightforward to achieve. We demonstrate through both simulated and real-world experiments that our novel framework generates safe and efficient robot plans compared to existing planners, even without predictive or data-driven modules. Our method also brings human-like robot behaviours without explicitly defining traffic rules and social norms. Code will be available at https://github.com/centiLinda/PeopleAsPlanner.git.

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