論文の概要: Multi-Agent Dynamic Relational Reasoning for Social Robot Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12275v2
• Date: Mon, 11 Nov 2024 18:59:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:19:14.196189
• Title: Multi-Agent Dynamic Relational Reasoning for Social Robot Navigation
• Title（参考訳）: ソーシャルロボットナビゲーションのためのマルチエージェント動的リレーショナル推論
• Authors: Jiachen Li, Chuanbo Hua, Jianpeng Yao, Hengbo Ma, Jinkyoo Park, Victoria Dax, Mykel J. Kochenderfer,
• Abstract要約: 社会ロボットナビゲーションは、日常生活の様々な状況において有用であるが、安全な人間とロボットの相互作用と効率的な軌道計画が必要である。 本稿では, 動的に進化する関係構造を明示的に推論した系統的関係推論手法を提案する。 マルチエージェント軌道予測とソーシャルロボットナビゲーションの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.01551945190676
• License:
• Abstract: Social robot navigation can be helpful in various contexts of daily life but requires safe human-robot interactions and efficient trajectory planning. While modeling pairwise relations has been widely studied in multi-agent interacting systems, the ability to capture larger-scale group-wise activities is limited. In this paper, we propose a systematic relational reasoning approach with explicit inference of the underlying dynamically evolving relational structures, and we demonstrate its effectiveness for multi-agent trajectory prediction and social robot navigation. In addition to the edges between pairs of nodes (i.e., agents), we propose to infer hyperedges that adaptively connect multiple nodes to enable group-wise reasoning in an unsupervised manner. Our approach infers dynamically evolving relation graphs and hypergraphs to capture the evolution of relations, which the trajectory predictor employs to generate future states. Meanwhile, we propose to regularize the sharpness and sparsity of the learned relations and the smoothness of the relation evolution, which proves to enhance training stability and model performance. The proposed approach is validated on synthetic crowd simulations and real-world benchmark datasets. Experiments demonstrate that the approach infers reasonable relations and achieves state-of-the-art prediction performance. In addition, we present a deep reinforcement learning (DRL) framework for social robot navigation, which incorporates relational reasoning and trajectory prediction systematically. In a group-based crowd simulation, our method outperforms the strongest baseline by a significant margin in terms of safety, efficiency, and social compliance in dense, interactive scenarios. We also demonstrate the practical applicability of our method with real-world robot experiments. The code and videos can be found at https://relational-reasoning-nav.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 社会ロボットナビゲーションは、日常生活の様々な状況において有用であるが、安全な人間とロボットの相互作用と効率的な軌道計画が必要である。 ペアワイズ関係のモデリングはマルチエージェントインタラクションシステムで広く研究されているが、大規模なグループワイズ活動を捉える能力は限られている。 本稿では,動的に進化するリレーショナル構造を明示的に推論した系統的リレーショナル推論手法を提案し,マルチエージェント軌道予測とソーシャルロボットナビゲーションの有効性を実証する。 複数ノード間のエッジ(エージェント)に加えて、複数のノードを適応的に接続し、教師なしの方法でグループワイズ推論を可能にするハイパーエッジを推論することを提案する。 提案手法は,軌道予測器が将来の状態を生成するために使用する関係の進化を捉えるために,動的に進化する関係グラフとハイパーグラフを推論する。 一方,学習した関係の鋭さと疎さ,および関係進化の滑らかさを規則化し,学習安定性とモデル性能を向上させることを提案する。 提案手法は,合成クラウドシミュレーションと実世界のベンチマークデータセットで検証される。 実験により、この手法は妥当な関係を推測し、最先端の予測性能を達成することを示した。 さらに,リレーショナル推論と軌道予測を体系的に組み込んだソーシャルロボットナビゲーションのための深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。 本手法は,群集シミュレーションにおいて,高密度で対話的なシナリオにおいて,安全性,効率,社会的コンプライアンスの面で,最強の基準を達成している。 また,本手法の実際のロボット実験への適用性を実証した。 コードとビデオはhttps://relational-reasoning-nav.github.io/で見ることができる。

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