論文の概要: Leveraging Neural Network Gradients within Trajectory Optimization for Proactive Human-Robot Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01027v1
• Date: Wed, 2 Dec 2020 08:43:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 03:49:51.118759
• Title: Leveraging Neural Network Gradients within Trajectory Optimization for Proactive Human-Robot Interactions
• Title（参考訳）: 積極的人間-ロボットインタラクションのための軌道最適化におけるニューラルネットワーク勾配の活用
• Authors: Simon Schaefer, Karen Leung, Boris Ivanovic, Marco Pavone
• Abstract要約: 本稿では, トラジェクトリ最適化(TO)の解釈可能性と柔軟性を, 最先端の人間のトラジェクトリ予測モデルの予測能力と融合する枠組みを提案する。 我々は,最大10人の歩行者の群集を安全に効率的に移動させるロボットを必要とするマルチエージェントシナリオにおいて,我々のアプローチの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.57882479132015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To achieve seamless human-robot interactions, robots need to intimately reason about complex interaction dynamics and future human behaviors within their motion planning process. However, there is a disconnect between state-of-the-art neural network-based human behavior models and robot motion planners -- either the behavior models are limited in their consideration of downstream planning or a simplified behavior model is used to ensure tractability of the planning problem. In this work, we present a framework that fuses together the interpretability and flexibility of trajectory optimization (TO) with the predictive power of state-of-the-art human trajectory prediction models. In particular, we leverage gradient information from data-driven prediction models to explicitly reason about human-robot interaction dynamics within a gradient-based TO problem. We demonstrate the efficacy of our approach in a multi-agent scenario whereby a robot is required to safely and efficiently navigate through a crowd of up to ten pedestrians. We compare against a variety of planning methods, and show that by explicitly accounting for interaction dynamics within the planner, our method offers safer and more efficient behaviors, even yielding proactive and nuanced behaviors such as waiting for a pedestrian to pass before moving.
• Abstract（参考訳）: シームレスな人間とロボットの相互作用を実現するには、ロボットは複雑な相互作用のダイナミクスと、動作計画プロセスにおける将来の人間の行動について、綿密に推論する必要がある。 しかし、最先端のニューラルネットワークベースの人間行動モデルとロボットの動作プランナとの間には断絶がある。下流の計画を考慮して行動モデルに制限があるか、計画問題のトラクタビリティを確保するために単純化された行動モデルが使用される。 本稿では,軌道最適化(to)の解釈可能性と柔軟性と,最先端の軌道予測モデルの予測能力とを融合する枠組みを提案する。 特に、データ駆動予測モデルからの勾配情報を利用して、勾配に基づくTO問題における人間-ロボット相互作用のダイナミクスを明確に推論する。 ロボットが最大10人の歩行者の群集を安全に効率的に移動する必要があるマルチエージェントシナリオにおいて,本手法の有効性を実証する。 我々は,様々な計画手法と比較し,プランナー内のインタラクションダイナミクスを明示的に計算することにより,より安全かつ効率的な行動を提供し,移動前に歩行者が通過するのを待つような積極的かつニュアンス的な行動も得ることを示した。

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