Characterizing the Complexity of Social Robot Navigation Scenarios

要約

ソーシャル ロボット ナビゲーション アルゴリズムは、過度に単純化されたシナリオで実証されることが多く、現実世界のドメインとの関連性について実践的な洞察を引き出すことができません。
私たちの重要な洞察は、ソーシャル ロボットのナビゲーション シナリオに固有の複雑さを理解することで、既存のナビゲーション アルゴリズムの限界を特徴づけ、改善に向けた実行可能な方向性を提供できる可能性があるということです。
最近の文献を調査することで、シナリオの複雑さに寄与する一連の要因を特定し、コンテキストとロボット関連の要因を明確にします。
次に、コンテキスト要因の操作がさまざまなナビゲーション アルゴリズムのパフォーマンスにどのような影響を与えるかを調査するシミュレーション研究を実施します。
高密度で狭い環境はパフォーマンスの低下と最も強く相関する一方、エージェント ポリシーの異種性やインタラクションの方向性の影響はそれほど顕著ではないことがわかりました。
私たちの発見は、より複雑な設定でのアルゴリズムの開発とテストへの移行の動機となります。

要約(オリジナル)

Social robot navigation algorithms are often demonstrated in overly simplified scenarios, prohibiting the extraction of practical insights about their relevance to real-world domains. Our key insight is that an understanding of the inherent complexity of a social robot navigation scenario could help characterize the limitations of existing navigation algorithms and provide actionable directions for improvement. Through an exploration of recent literature, we identify a series of factors contributing to the complexity of a scenario, disambiguating between contextual and robot-related ones. We then conduct a simulation study investigating how manipulations of contextual factors impact the performance of a variety of navigation algorithms. We find that dense and narrow environments correlate most strongly with performance drops, while the heterogeneity of agent policies and directionality of interactions have a less pronounced effect. Our findings motivate a shift towards developing and testing algorithms under higher-complexity settings.

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