要約
自律移動ロボットの急速に進化する状況では、人間とロボットのシームレスなインタラクションの重視が自律的な意思決定に移ってきています。
この論文では、人間と共有される動的な環境でのナビゲーションに焦点を当て、ロボットの自律性に関連する複雑な課題を詳しく掘り下げます。
これは、効果的な人物の追跡と回避を目的としたナビゲーション計画フレームワークに統合された埋め込みリアルタイム追跡パイプラインを導入し、最先端の 2D LiDAR ベースの人物検出ネットワークと効率的なマルチオブジェクト トラッカーを適応させています。
提案されたアプローチは、検出、追跡、計画の主要なコンポーネントを個別に扱うことで、各コンポーネントのモジュール性と他のアプリケーションへの移行可能性を強調します。
当社の追跡アプローチは、モーション キャプチャ システム データに対して 270{\deg} 2D-LiDAR を備えた四足ロボットで検証されており、推奨構成では、新しく記録された 3 つのデータセットで平均 85.45% の MOTA を達成し、同時にリアルタイムで確実に実行されます。
NVIDIA Jetson Xavier NX 組み込み GPU アクセラレーション プラットフォームでは 20 Hz。
さらに、統合された追跡および回避システムは、実世界のナビゲーション実験で評価され、正確な人物追跡が、生成された軌道を最適化し、衝突回避機能を強化する際にプランナーにどのように役立つかを実証しています。
この論文は、人間検出における最近の進歩と、共有スペースを効果的かつ安全に移動するための応答性の高いプランニングを融合させ、人間とロボットのより安全な共同生活に貢献します。
要約(オリジナル)
In the rapidly evolving landscape of autonomous mobile robots, the emphasis on seamless human-robot interactions has shifted towards autonomous decision-making. This paper delves into the intricate challenges associated with robotic autonomy, focusing on navigation in dynamic environments shared with humans. It introduces an embedded real-time tracking pipeline, integrated into a navigation planning framework for effective person tracking and avoidance, adapting a state-of-the-art 2D LiDAR-based human detection network and an efficient multi-object tracker. By addressing the key components of detection, tracking, and planning separately, the proposed approach highlights the modularity and transferability of each component to other applications. Our tracking approach is validated on a quadruped robot equipped with 270{\deg} 2D-LiDAR against motion capture system data, with the preferred configuration achieving an average MOTA of 85.45% in three newly recorded datasets, while reliably running in real-time at 20 Hz on the NVIDIA Jetson Xavier NX embedded GPU-accelerated platform. Furthermore, the integrated tracking and avoidance system is evaluated in real-world navigation experiments, demonstrating how accurate person tracking benefits the planner in optimizing the generated trajectories, enhancing its collision avoidance capabilities. This paper contributes to safer human-robot cohabitation, blending recent advances in human detection with responsive planning to navigate shared spaces effectively and securely.
arxiv情報
| 著者 | Davide Plozza,Steven Marty,Cyril Scherrer,Simon Schwartz,Stefan Zihlmann,Michele Magno |
| 発行日 | 2024-12-19 16:14:42+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google