Social Zone as a Barrier Function for Socially-Compliant Robot Navigation

要約

この研究は、社会規範をロボットのナビゲーションに統合するという課題に取り組んでいます。これは、ロボットが人間中心の環境で安全かつ効率的に動作することを保証するために不可欠です。
社会規範は、多くの場合、暗黙に人々の間で暗黙的に理解されており、明示的に定義してロボット システムに実装するのが困難です。
これを克服するために、私たちは包括的な ATC データセットを利用して、実際の人間の軌跡データからこれらの規範を導き出し、人間とロボットが尊重しなければならない最小限の社会ゾーンを特定します。
これらのゾーンはバリア機能を適用することでロボットのナビゲーション システムに統合され、ロボットが指定された安全セット内に常に留まるようにします。
シミュレーション結果は、私たちのシステムが、右側を追い越したり、速度を調整したり、限られたスペースで一時停止したりするなど、人間のようなナビゲーション戦略を効果的に模倣していることを示しています。
提案されたフレームワークは多用途で、理解しやすく、調整可能であり、人間中心の環境で効果的に移動するように設計されたロボットの開発を前進させる可能性を示しています。

要約(オリジナル)

This study addresses the challenge of integrating social norms into robot navigation, which is essential for ensuring that robots operate safely and efficiently in human-centric environments. Social norms, often unspoken and implicitly understood among people, are difficult to explicitly define and implement in robotic systems. To overcome this, we derive these norms from real human trajectory data, utilizing the comprehensive ATC dataset to identify the minimum social zones humans and robots must respect. These zones are integrated into the robot’ navigation system by applying barrier functions, ensuring the robot consistently remains within the designated safety set. Simulation results demonstrate that our system effectively mimics human-like navigation strategies, such as passing on the right side and adjusting speed or pausing in constrained spaces. The proposed framework is versatile, easily comprehensible, and tunable, demonstrating the potential to advance the development of robots designed to navigate effectively in human-centric environments.

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