Socially-Aware Shared Control Navigation for Assistive Mobile Robots in the Built Environment

要約

障害者（PWD）、特に 1 つ以上の身体障害を持つ人の数が増加するにつれて、建築環境内での自立した移動をサポートし、介護者の負担を軽減できる支援ロボット技術への需要が高まっています。
現在の福祉移動プラットフォーム (ロボット車椅子など) は、ユーザーの好みや制御を組み込んでいないことが多く、信頼性と効率性の低下につながります。
既存の共有制御アルゴリズムでは、ナビゲーション フレームワークまたは経路計画アルゴリズム内にユーザー制御設定を組み込むことができません。
さらに、ロボット車椅子用の既存の動的ローカル プランナー アルゴリズムは人々の社会的空間を考慮していないため、そのようなプラットフォームがこれらの領域を侵害し、不快感を引き起こす可能性があります。
これらの懸念に対処するために、この研究では、支援型移動ロボット プラットフォーム用の、社会を意識した新しい自律共有ベースのナビゲーション システムを導入します。
私たちのナビゲーション フレームワークは、グローバル プランナーとローカル プランナーで構成されます。
Global Planner を実装するために、提案されたアプローチでは、そのグローバル プランニング フレームワーク内に新しいユーザー プリファレンス フィールド (UPF) 理論を導入し、混雑したエリアから適切に移動するためのユーザーの好みを明示的に認識します。
ローカル プランナー向けに、ダイナミック コントロール バリア機能を備えた社会を意識した共有制御ベースのモデル予測制御 (SS-MPC-DCBF) を提案し、リアルタイムで動きを調整し、ユーザーの好みを統合して、より安全で自律的なナビゲーションを実現します。
評価結果では、グローバル プランナーはベースラインと比較してユーザーの好みと密接に一致しており、ローカル プランナーは動的および静的シナリオにおいて安全性と効率性が向上していることが示されています。
この統合されたアプローチは、構築された環境で支援モビリティ技術を受け入れるために不可欠な信頼と自律性を促進します。

要約(オリジナル)

As the number of Persons with Disabilities (PWD), particularly those with one or more physical impairments, increases, there is an increasing demand for assistive robotic technologies that can support independent mobility in the built environment and reduce the burden on caregivers. Current assistive mobility platforms (e.g., robotic wheelchairs) often fail to incorporate user preferences and control, leading to reduced trust and efficiency. Existing shared control algorithms do not allow the incorporation of the user control preferences inside the navigation framework or the path planning algorithm. In addition, existing dynamic local planner algorithms for robotic wheelchairs do not take into account the social spaces of people, potentially leading such platforms to infringe upon these areas and cause discomfort. To address these concerns, this work introduces a novel socially-aware shared autonomy-based navigation system for assistive mobile robotic platforms. Our navigation framework comprises a Global Planner and a Local Planner. To implement the Global Planner, the proposed approach introduces a novel User Preference Field (UPF) theory within its global planning framework, explicitly acknowledging user preferences to adeptly navigate away from congested areas. For the Local Planner, we propose a Socially-aware Shared Control-based Model Predictive Control with Dynamic Control Barrier Function (SS-MPC-DCBF) to adjust movements in real-time, integrating user preferences for safer, more autonomous navigation. Evaluation results show that our Global Planner aligns closely with user preferences compared to baselines, and our Local Planner demonstrates enhanced safety and efficiency in dynamic and static scenarios. This integrated approach fosters trust and autonomy, crucial for the acceptance of assistive mobility technologies in the built environment.

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