論文の概要: Safe Human Robot Navigation in Warehouse Scenario

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21141v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 04:12:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:32:43.111060
• Title: Safe Human Robot Navigation in Warehouse Scenario
• Title（参考訳）: 倉庫シナリオにおける安全ロボットナビゲーション
• Authors: Seth Farrell, Chenghao Li, Hongzhan Yu, Ryo Yoshimitsu, Sicun Gao, Henrik I. Christensen,
• Abstract要約: 本研究は,制御バリア機能(CBF)を活用し,倉庫ナビゲーションの安全性を高める手法を提案する。 学習ベースのCBFとOpen Robotics Middleware Framework(OpenRMF)を統合することで、マルチロボット、マルチエージェントシナリオにおける適応性と安全性向上の制御を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.277331501780488
• License:
• Abstract: The integration of autonomous mobile robots (AMRs) in industrial environments, particularly warehouses, has revolutionized logistics and operational efficiency. However, ensuring the safety of human workers in dynamic, shared spaces remains a critical challenge. This work proposes a novel methodology that leverages control barrier functions (CBFs) to enhance safety in warehouse navigation. By integrating learning-based CBFs with the Open Robotics Middleware Framework (OpenRMF), the system achieves adaptive and safety-enhanced controls in multi-robot, multi-agent scenarios. Experiments conducted using various robot platforms demonstrate the efficacy of the proposed approach in avoiding static and dynamic obstacles, including human pedestrians. Our experiments evaluate different scenarios in which the number of robots, robot platforms, speed, and number of obstacles are varied, from which we achieve promising performance.
• Abstract（参考訳）: 産業環境、特に倉庫における自律移動ロボット(AMR)の統合は、物流と運用効率に革命をもたらした。 しかし、動的に共有された空間における人間の労働者の安全を確保することは、依然として重要な課題である。 本研究は,制御バリア機能(CBF)を活用し,倉庫ナビゲーションの安全性を高める手法を提案する。 学習ベースのCBFとOpen Robotics Middleware Framework(OpenRMF)を統合することで、マルチロボット、マルチエージェントシナリオにおける適応性と安全性向上の制御を実現する。 各種ロボットプラットフォームを用いた実験は、歩行者を含む静的および動的障害物を回避するための提案手法の有効性を示した。 実験では,ロボット,ロボットプラットフォーム,速度,障害物の数など,様々なシナリオを評価した結果,有望な性能が得られた。

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