論文の概要: Exploiting Socially-Aware Tasks for Embodied Social Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00767v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 18:52:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 14:44:55.616268
• Title: Exploiting Socially-Aware Tasks for Embodied Social Navigation
• Title（参考訳）: エンボディドソーシャルナビゲーションにおけるソーシャルアウェアタスクの活用
• Authors: Enrico Cancelli, Tommaso Campari, Luciano Serafini, Angel X. Chang, Lamberto Ballan
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャル・アウェア・タスクを活用して,強化学習ナビゲーションポリシーに注入するエンド・ツー・エンドアーキテクチャを提案する。 この目的のために、我々のタスクは衝突の即時および将来の危険という概念を利用する。 Gibson4+およびHabitat-Matterport3Dデータセットに対するアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.48110264302196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Learning how to navigate among humans in an occluded and spatially constrained indoor environment, is a key ability required to embodied agent to be integrated into our society. In this paper, we propose an end-to-end architecture that exploits Socially-Aware Tasks (referred as to Risk and Social Compass) to inject into a reinforcement learning navigation policy the ability to infer common-sense social behaviors. To this end, our tasks exploit the notion of immediate and future dangers of collision. Furthermore, we propose an evaluation protocol specifically designed for the Social Navigation Task in simulated environments. This is done to capture fine-grained features and characteristics of the policy by analyzing the minimal unit of human-robot spatial interaction, called Encounter. We validate our approach on Gibson4+ and Habitat-Matterport3D datasets.
• Abstract（参考訳）: 人間と空間的に制約された屋内環境での移動方法を学ぶことは、エージェントを社会に統合するために必要な重要な能力である。 本稿では,社会的に認識されたタスク(リスクや社会的コンパスと推定される)を活用して,共通の社会的行動を推測する能力を持つ強化学習ナビゲーションポリシに注入するエンドツーエンドアーキテクチャを提案する。 この目的のために、我々のタスクは衝突の即時および将来の危険の概念を利用する。 さらに,シミュレーション環境におけるソーシャルナビゲーションタスク用に特別に設計された評価プロトコルを提案する。 これは、Encounterと呼ばれる人間とロボットの空間的相互作用の最小単位を分析することで、ポリシーの細かい特徴と特性を捉える。 Gibson4+およびHabitat-Matterport3Dデータセットに対するアプローチを検証する。

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