論文の概要: Exploring Social Motion Latent Space and Human Awareness for Effective Robot Navigation in Crowded Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07335v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 09:25:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 23:21:14.591104
• Title: Exploring Social Motion Latent Space and Human Awareness for Effective Robot Navigation in Crowded Environments
• Title（参考訳）: 群集環境における効果的なロボットナビゲーションのための社会運動遅延空間と人間意識の探索
• Authors: Junaid Ahmed Ansari, Satyajit Tourani, Gourav Kumar, Brojeshwar Bhowmick
• Abstract要約: 提案手法は,成功率,航法時間,軌道長などのソーシャルナビゲーション指標を大幅に改善する。 ロボットに対する人間の意識の概念は、社会ロボットナビゲーションフレームワークに導入されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.714800947440209
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work proposes a novel approach to social robot navigation by learning to generate robot controls from a social motion latent space. By leveraging this social motion latent space, the proposed method achieves significant improvements in social navigation metrics such as success rate, navigation time, and trajectory length while producing smoother (less jerk and angular deviations) and more anticipatory trajectories. The superiority of the proposed method is demonstrated through comparison with baseline models in various scenarios. Additionally, the concept of humans' awareness towards the robot is introduced into the social robot navigation framework, showing that incorporating human awareness leads to shorter and smoother trajectories owing to humans' ability to positively interact with the robot.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,社会運動潜伏空間からロボット制御を学習することで,社会ロボットナビゲーションの新しいアプローチを提案する。 この社会的運動潜在空間を活用することにより,提案手法は,成功率,航法時間,軌道長といった社会的ナビゲーション指標の大幅な改善を実現した。 提案手法の優位性は,様々なシナリオにおけるベースラインモデルとの比較によって示される。 さらに、ロボットに対する人間の意識の概念が社会ロボットナビゲーションの枠組みに導入され、人間の意識を取り入れることで、ロボットとポジティブに対話する能力によって、より短く滑らかな軌道が導かれることが示されている。

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