論文の概要: Risk-Sensitive Sequential Action Control with Multi-Modal Human Trajectory Forecasting for Safe Crowd-Robot Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05702v1
• Date: Sat, 12 Sep 2020 02:02:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 07:58:25.216965
• Title: Risk-Sensitive Sequential Action Control with Multi-Modal Human Trajectory Forecasting for Safe Crowd-Robot Interaction
• Title（参考訳）: 安全な群集ロボットインタラクションのためのマルチモーダルな人軌道予測によるリスク感作行動制御
• Authors: Haruki Nishimura and Boris Ivanovic and Adrien Gaidon and Marco Pavone and Mac Schwager
• Abstract要約: 本稿では,リスクに敏感な最適制御に基づく安全な群集ロボットインタラクションのためのオンラインフレームワークを提案し,そのリスクをエントロピーリスク尺度でモデル化する。 私たちのモジュラーアプローチは、クラウドとロボットの相互作用を学習ベースの予測とモデルベースの制御に分離します。 シミュレーション研究と実世界の実験により、このフレームワークは、現場にいる50人以上の人間との衝突を避けながら、安全で効率的なナビゲーションを実現することができることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.569050872780224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel online framework for safe crowd-robot interaction based on risk-sensitive stochastic optimal control, wherein the risk is modeled by the entropic risk measure. The sampling-based model predictive control relies on mode insertion gradient optimization for this risk measure as well as Trajectron++, a state-of-the-art generative model that produces multimodal probabilistic trajectory forecasts for multiple interacting agents. Our modular approach decouples the crowd-robot interaction into learning-based prediction and model-based control, which is advantageous compared to end-to-end policy learning methods in that it allows the robot's desired behavior to be specified at run time. In particular, we show that the robot exhibits diverse interaction behavior by varying the risk sensitivity parameter. A simulation study and a real-world experiment show that the proposed online framework can accomplish safe and efficient navigation while avoiding collisions with more than 50 humans in the scene.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,リスクに敏感な確率的最適制御に基づく,安全な群集ロボットインタラクションのための新しいオンラインフレームワークを提案する。 サンプリングベースモデル予測制御は、このリスク尺度に対するモード挿入勾配最適化と、複数の相互作用エージェントに対する多モード確率軌道予測を生成する最先端生成モデルであるTrjectron++に依存している。 我々のモジュラーアプローチは、学習に基づく予測とモデルベースの制御に群集とロボットの相互作用を分離する。 特に,ロボットはリスク感度パラメータを変化させることで,多様なインタラクション行動を示す。 シミュレーション研究と実世界の実験により、提案されたオンラインフレームワークは50人以上の人間との衝突を避けつつ、安全で効率的なナビゲーションを実現することができることが示された。

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