論文の概要: SACSoN: Scalable Autonomous Control for Social Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01874v2
• Date: Fri, 28 Jul 2023 00:32:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 15:30:10.806010
• Title: SACSoN: Scalable Autonomous Control for Social Navigation
• Title（参考訳）: SACSoN: ソーシャルナビゲーションのためのスケーラブルな自律制御
• Authors: Noriaki Hirose, Dhruv Shah, Ajay Sridhar, Sergey Levine
• Abstract要約: 我々は、社会的に邪魔にならないナビゲーションのための政策の訓練方法を開発した。 この反事実的摂動を最小化することにより、共有空間における人間の自然な振る舞いを変えない方法でロボットに行動を促すことができる。 屋内移動ロボットが人間の傍観者と対話する大規模なデータセットを収集する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.63212031963843
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning provides a powerful tool for building socially compliant robotic systems that go beyond simple predictive models of human behavior. By observing and understanding human interactions from past experiences, learning can enable effective social navigation behaviors directly from data. In this paper, our goal is to develop methods for training policies for socially unobtrusive navigation, such that robots can navigate among humans in ways that don't disturb human behavior. We introduce a definition for such behavior based on the counterfactual perturbation of the human: if the robot had not intruded into the space, would the human have acted in the same way? By minimizing this counterfactual perturbation, we can induce robots to behave in ways that do not alter the natural behavior of humans in the shared space. Instantiating this principle requires training policies to minimize their effect on human behavior, and this in turn requires data that allows us to model the behavior of humans in the presence of robots. Therefore, our approach is based on two key contributions. First, we collect a large dataset where an indoor mobile robot interacts with human bystanders. Second, we utilize this dataset to train policies that minimize counterfactual perturbation. We provide supplementary videos and make publicly available the largest-of-its-kind visual navigation dataset on our project page.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、人間の行動の単純な予測モデルを超えて、社会に準拠したロボットシステムを構築するための強力なツールを提供する。 過去の経験から人間のインタラクションを観察し理解することで、学習はデータから直接効果的なソーシャルナビゲーション行動を可能にする。 本稿では,ロボットが人間の行動に支障を来さない方法で人間間を移動できるように,社会的に邪魔にならないナビゲーションの訓練方法を開発することを目的とする。 ロボットが空間に侵入しなかった場合、人間が同じように行動しただろうか? この反事実的摂動を最小化することで、ロボットは共有空間における人間の自然な行動を変化させない方法で振る舞うことができる。 この原則を実証するには、人間の行動への影響を最小限に抑えるためのトレーニングポリシーが必要である。 したがって、我々のアプローチは2つの重要な貢献に基づいている。 まず,屋内移動ロボットが人間の傍観者と対話する大規模データセットを収集する。 第二に、このデータセットを使用して、反現実的摂動を最小限に抑えるポリシーを訓練する。 補足ビデオを提供し、プロジェクトページ上で最大のビジュアルナビゲーションデータセットを公開しています。

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