論文の概要: Socially Aware Robot Crowd Navigation with Interaction Graphs and Human Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01821v1
• Date: Thu, 3 Mar 2022 16:26:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 20:50:07.555855
• Title: Socially Aware Robot Crowd Navigation with Interaction Graphs and Human Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: 対話グラフと人的軌道予測を用いた社会認識型ロボット群ナビゲーション
• Authors: Shuijing Liu, Peixin Chang, Zhe Huang, Neeloy Chakraborty, Weihang Liang, Junyi Geng, and Katherine Driggs-Campbell
• Abstract要約: 我々は、密集した対話的な人間の群集における安全で社会的に認識されたロボットナビゲーションの問題について研究する。 歩行歩行者の個人的ゾーンをより正確に表現し,その将来の軌跡を示す。 予測されたパーソナルゾーンは、ロボットがパーソナルゾーンに侵入しないように強化学習フレームワークに組み込まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.162692707783102
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of safe and socially aware robot navigation in dense and interactive human crowds. Previous works use simplified methods to model the personal spaces of pedestrians and ignore the social compliance of the robot behaviors. In this paper, we provide a more accurate representation of personal zones of walking pedestrians with their future trajectories. The predicted personal zones are incorporated into a reinforcement learning framework to prevent the robot from intruding into the personal zones. To learn socially aware navigation policies, we propose a novel recurrent graph neural network with attention mechanisms to capture the interactions among agents through space and time. We demonstrate that our method enables the robot to achieve good navigation performance and non-invasiveness in challenging crowd navigation scenarios. We successfully transfer the policy learned in the simulator to a real-world TurtleBot 2i.
• Abstract（参考訳）: 我々は、密集した対話的な人間の群集における安全で社会的に認識されるロボットナビゲーションの問題を研究する。 従来の作業では、歩行者の個人空間をモデル化し、ロボットの行動の社会的コンプライアンスを無視するための簡易な手法を使用していた。 本稿では,歩行歩行者の個人的空間をより正確に表現し,その将来性について述べる。 予測されたパーソナルゾーンは強化学習フレームワークに組み込まれ、ロボットがパーソナルゾーンに侵入することを防ぐ。 社会的に認識されたナビゲーションポリシーを学習するために、空間と時間を通してエージェント間の相互作用をキャプチャする注意機構を備えた新しいグラフニューラルネットワークを提案する。 本手法は,群集ナビゲーションのシナリオにおいて,ロボットが優れたナビゲーション性能と非侵襲性を達成できることを実証する。 シミュレータで学んだポリシーを現実世界のTurtleBot 2iに転送することに成功した。

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