論文の概要: Principles and Guidelines for Evaluating Social Robot Navigation Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16740v3
• Date: Mon, 28 Aug 2023 23:19:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 17:59:48.713250
• Title: Principles and Guidelines for Evaluating Social Robot Navigation Algorithms
• Title（参考訳）: ソーシャルロボットナビゲーションアルゴリズムの評価のための原則とガイドライン
• Authors: Anthony Francis (1), Claudia P\'erez-D'Arpino (2), Chengshu Li (3), Fei Xia (4), Alexandre Alahi (5), Rachid Alami (15), Aniket Bera (6), Abhijat Biswas (7), Joydeep Biswas (8), Rohan Chandra (8), Hao-Tien Lewis Chiang (4), Michael Everett (10), Sehoon Ha (11), Justin Hart (8), Jonathan P. How (9), Haresh Karnan (8), Tsang-Wei Edward Lee (4), Luis J. Manso (12), Reuth Mirksy (13), S\"oren Pirk (14), Phani Teja Singamaneni (15), Peter Stone (8,16), Ada V. Taylor (7), Peter Trautman (17), Nathan Tsoi (18), Marynel V\'azquez (18), Xuesu Xiao (19), Peng Xu (4), Naoki Yokoyama (11), Alexander Toshev (20), Roberto Mart\'in-Mart\'in (8) ((1) Logical Robotics, (2) NVIDIA, (3) Stanford, (4) Google, (5) EPFL, (6) Purdue, (7) CMU, (8) UT Austin, (9) MIT, (10) Northeastern, (11) Georgia Tech, (12) Aston, (13) Bar Ilan, (14) Adobe, (15) LAAS-CNRS, Universite de Toulouse, (16) Sony AI, (17) Honda, (18) Yale, (19) GMU, (20) Apple)
• Abstract要約: 社会的ロボットナビゲーションは、動的エージェントとそのロボット行動の適切性に対する認識が関係しているため、評価が難しい。 コントリビューションには、(a)安全性、快適性、妥当性、丁寧さ、社会的能力、エージェント理解、活動性、文脈に対する応答性に関する原則、(b)メトリクスの使用のためのガイドライン、シナリオ、ベンチマーク、データセット、社会ナビゲーションを評価するためのシミュレーター、(c)様々なシミュレーター、ロボット、データセットの結果の比較を容易にするソーシャルナビゲーションメトリクスフレームワークなどが含まれます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.51586279645062
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A major challenge to deploying robots widely is navigation in human-populated environments, commonly referred to as social robot navigation. While the field of social navigation has advanced tremendously in recent years, the fair evaluation of algorithms that tackle social navigation remains hard because it involves not just robotic agents moving in static environments but also dynamic human agents and their perceptions of the appropriateness of robot behavior. In contrast, clear, repeatable, and accessible benchmarks have accelerated progress in fields like computer vision, natural language processing and traditional robot navigation by enabling researchers to fairly compare algorithms, revealing limitations of existing solutions and illuminating promising new directions. We believe the same approach can benefit social navigation. In this paper, we pave the road towards common, widely accessible, and repeatable benchmarking criteria to evaluate social robot navigation. Our contributions include (a) a definition of a socially navigating robot as one that respects the principles of safety, comfort, legibility, politeness, social competency, agent understanding, proactivity, and responsiveness to context, (b) guidelines for the use of metrics, development of scenarios, benchmarks, datasets, and simulators to evaluate social navigation, and (c) a design of a social navigation metrics framework to make it easier to compare results from different simulators, robots and datasets.
• Abstract（参考訳）: ロボットを広く展開する上での最大の課題は、人間の居住環境におけるナビゲーションである。 社会ナビゲーションの分野は近年飛躍的に進歩しているが、静的な環境で動くロボットエージェントだけでなく、ダイナミックな人間エージェントや、ロボットの行動の適切性に対する認識を含むため、社会ナビゲーションに取り組むアルゴリズムの公正な評価は依然として難しいままである。 対照的に、明確で繰り返し可能なベンチマークは、コンピュータビジョン、自然言語処理、従来のロボットナビゲーションといった分野の進歩を加速し、研究者はアルゴリズムを公平に比較し、既存のソリューションの限界を明らかにし、将来有望な新しい方向性を示す。 同じアプローチがソーシャルナビゲーションに有効だと信じています。 本稿では,ソーシャルロボットのナビゲーションを評価するために,共通で広くアクセス可能な,反復可能なベンチマーク基準への道を開く。 私たちの貢献には (a)安全、快適、適性、礼儀正しさ、社会的能力、エージェントの理解、活動性、文脈に対する応答性の原則を尊重するものとしての社会的ナビゲーティングロボットの定義 (b)ソーシャルナビゲーションを評価するためのメトリクスの使用、シナリオの開発、ベンチマーク、データセット、シミュレータに関するガイドライン (c) 異なるシミュレータ、ロボット、データセットの結果の比較を容易にするソーシャルナビゲーションメトリクスフレームワークの設計。

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