論文の概要: ROBOPOL: Social Robotics Meets Vehicular Communications for Cooperative Automated Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24129v1
- Date: Tue, 30 Dec 2025 10:30:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.568223
- Title: ROBOPOL: Social Robotics Meets Vehicular Communications for Cooperative Automated Driving
- Title（参考訳）: ROBOPOL:ソーシャルロボティクスが自動運転のための車載コミュニケーションに挑戦
- Authors: Manuel Bied, John Arockiasamy, Andy Comeca, Maximilian Schrapel, Victoria Yang, Alexey Rolich, Barbara Bruno, Maike Schwammberger, Dieter Fiems, Alexey Vinel,
- Abstract要約: 我々は、自動運転車と脆弱な道路利用者の間のモデレーターとしてソーシャルロボットを提案する。
統合を必要とする4つのイネーブラーを特定します。
最初の3つのイネーブルのコンセプト・オブ・コンセプト統合に関する報告
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2539670223445807
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: On the way towards full autonomy, sharing roads between automated vehicles and human actors in so-called mixed traffic is unavoidable. Moreover, even if all vehicles on the road were autonomous, pedestrians would still be crossing the streets. We propose social robots as moderators between autonomous vehicles and vulnerable road users (VRU). To this end, we identify four enablers requiring integration: (1) advanced perception, allowing the robot to see the environment; (2) vehicular communications allowing connected vehicles to share intentions and the robot to send guiding commands; (3) social human-robot interaction allowing the robot to effectively communicate with VRUs and drivers; (4) formal specification allowing the robot to understand traffic and plan accordingly. This paper presents an overview of the key enablers and report on a first proof-of-concept integration of the first three enablers envisioning a social robot advising pedestrians in scenarios with a cooperative automated e-bike.
- Abstract（参考訳）: 完全自律化に向けて、自動走行車と人間のアクター間の道路を、いわゆる混在交通で共有するのは避けられない。
さらに、道路上の全ての車両が自律的であったとしても、歩行者は通りを渡っていた。
我々は、自動運転車と脆弱な道路利用者(VRU)の間のモデレーターとしてソーシャルロボットを提案する。
そこで本研究では,(1)先進的な認識,ロボットの環境観察,(2)連結車両の意図の共有,およびロボットの指示の伝達,(3)VRUやドライバと効果的にコミュニケーション可能な人間とロボットのインタラクション,(4)ロボットの交通と計画の理解を可能にする正式な仕様,の4つを具体化する。
本報告では, 歩行者に協調型自動電動自転車のシナリオでアドバイスするソーシャルロボットを構想する最初の3つのイネーブラーのコンセプト実証について, 重要イネーブラーの概要と報告を行う。
関連論文リスト
- Towards Natural Language Communication for Cooperative Autonomous Driving via Self-Play [70.70505035012462]
自然言語を車両間通信プロトコル(V2V)として使用すると、自動運転車が協力して運転する可能性がある。
本稿では,自律走行車におけるメッセージ生成と高レベル意思決定ポリシーを学習するための新しい手法 LLM+Debrief を提案する。
実験の結果,LLM+Debriefは有意義で理解可能な自然言語メッセージを生成するのに有効であることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-23T19:40:09Z) - Generalizable Humanoid Manipulation with 3D Diffusion Policies [66.78220965526732]
我々は、ヒューマノイドロボットによる自律的な操作の問題を解決するために、現実世界のロボットシステムを構築している。
本システムは主に,人型ロボットデータを取得するための全身ロボット遠隔操作システムと,高さ調整可能なカートと3D LiDARセンサを備えた25-DoFヒューマノイドロボットプラットフォームの統合である。
1つのシーンで収集されたデータのみを使用し、オンボードコンピューティングのみで、フルサイズのヒューマノイドロボットが様々な現実世界のシナリオで自律的にスキルを発揮できることが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-14T17:59:00Z) - CyberCortex.AI: An AI-based Operating System for Autonomous Robotics and Complex Automation [0.0]
我々は、異種AIベースのロボティクスと複雑な自動化アプリケーションを実現するために設計されたロボットOSであるCyberCortex AIを紹介する。
CyberCortex AIは、分散化された分散OSで、ロボットが互いに通信し、クラウドの高性能コンピュータと通信することを可能にする。
ロボットのセンサーと制御データは、その後ロボットにデプロイされるAIアルゴリズムのトレーニングを目的として、HPCシステムに向けてストリームされる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-02T13:14:50Z) - Dialogue with Robots: Proposals for Broadening Participation and Research in the SLIVAR Community [57.56212633174706]
自然言語を使って機械と対話する能力は一般的なものになりつつあるが、期待されている。
本稿では,ロボットとの音声対話のこの成長分野の最近の歴史を詳述する。
私たちはコミュニティに3つの提案を提供しています。ひとつは教育、もうひとつはベンチマーク、もうひとつはロボットとの会話に関する言語モデリングです。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-01T15:03:27Z) - Socially Compliant Navigation Dataset (SCAND): A Large-Scale Dataset of
Demonstrations for Social Navigation [92.66286342108934]
社会ナビゲーションは、ロボットのような自律的なエージェントが、人間のような他の知的エージェントの存在下で、社会的に従順な方法でナビゲートする能力である。
私たちのデータセットには8.7時間、128の軌道、25マイルの社会的に適合した人間の遠隔運転デモが含まれています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-28T19:09:11Z) - Intention Aware Robot Crowd Navigation with Attention-Based Interaction
Graph [3.8461692052415137]
本研究では,高密度で対話的な群集における安全かつ意図に配慮したロボットナビゲーションの課題について検討する。
本稿では,エージェント間の異種相互作用を捕捉するアテンション機構を備えた新しいグラフニューラルネットワークを提案する。
提案手法は,群集ナビゲーションのシナリオにおいて,優れたナビゲーション性能と非侵襲性をロボットが実現できることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-03T16:26:36Z) - Spatial Computing and Intuitive Interaction: Bringing Mixed Reality and
Robotics Together [68.44697646919515]
本稿では,空間コンピューティングを応用し,新しいロボットのユースケースを実現するためのロボットシステムについて述べる。
空間コンピューティングとエゴセントリックな感覚を複合現実感デバイスに組み合わせることで、人間の行動をキャプチャして理解し、それらを空間的な意味を持つ行動に変換することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-03T10:04:26Z) - Design and Development of Autonomous Delivery Robot [0.16863755729554888]
私たちは、VNITキャンパス内のパッケージを人間の通信なしで配信する自律移動ロボットプラットフォームを提示します。
この論文では、屋外環境で働く自律ロボットのパイプライン全体について説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-16T17:57:44Z) - Self-supervised reinforcement learning for speaker localisation with the
iCub humanoid robot [58.2026611111328]
人の顔を見ることは、ノイズの多い環境での音声のフィルタリングに人間が依存するメカニズムの1つである。
スピーカーに目を向けるロボットを持つことは、挑戦的な環境でのASRのパフォーマンスに恩恵をもたらす可能性がある。
本稿では,人間の初期発達に触発された自己指導型強化学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-12T18:02:15Z) - With Whom to Communicate: Learning Efficient Communication for
Multi-Robot Collision Avoidance [17.18628401523662]
本稿では,複数ロボット衝突回避シナリオにおいて,「いつ」と「誰」がコミュニケーションを行うのかという課題を解決するための効率的な通信手法を提案する。
このアプローチでは、全てのロボットが他のロボットの状態について推論することを学び、他のロボットの軌道計画を求める前に将来の衝突のリスクを考える。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-25T09:49:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。