論文の概要: Don't Freeze, Don't Crash: Extending the Safe Operating Range of Neural Navigation in Dense Crowds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06729v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 03:15:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:12.998798
• Title: Don't Freeze, Don't Crash: Extending the Safe Operating Range of Neural Navigation in Dense Crowds
• Title（参考訳）: 冷やすな, クラッシュするな - 群衆の安全運転範囲を拡大する
• Abstract要約: 学習に基づく群集ナビゲーションは、密度に敏感な観察正規化により、分布外な群集サイズで動作することができる。 ゼロショット密度一般化を実現する高密度可変密度ナビゲーションのための強化学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.223491175769105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Navigating safely through dense crowds requires collision avoidance that generalizes beyond the densities seen during training. Learning-based crowd navigation can break under out-of-distribution crowd sizes due to density-sensitive observation normalization and social-cost scaling, while analytical solvers often remain safe but freeze in tight interactions. We propose a reinforcement learning approach for dense, variable-density navigation that attains zero-shot density generalization using a density-invariant observation encoding with density-randomized training and physics-informed proxemic reward shaping with density-adaptive scaling. The encoding represents the distance-sorted $K$ nearest pedestrians plus bounded crowd summaries, keeping input statistics stable as crowd size grows. Trained with $N\!\in\![11,16]$ pedestrians in a $3\mathrm{m}\times3\mathrm{m}$ arena and evaluated up to $N\!=\!21$ pedestrians ($1.3\times$ denser), our policy reaches the goal in $>99\%$ of episodes and achieves $86\%$ collision-free success in random crowds, with markedly less freezing than analytical methods and a $>\!60$-point collision-free margin over learning-based benchmark methods. Codes are available at \href{https://github.com/jznmsl/PSS-Social}{https://github.com/jznmsl/PSS-Social}.
• Abstract（参考訳）: 密集した群衆を安全に航行するには衝突回避が必要であり、訓練中に見られる密度を超えて一般化する。 学習ベースの群集ナビゲーションは、密度に敏感な観察正規化と社会的コストのスケーリングによって、分布外の群集サイズで破壊されることがあるが、分析的解法はしばしば安全であるが、密接な相互作用では凍結する。 本研究では,密度ランダム化学習を用いた密度不変観測と,密度適応スケーリングによる物理インフォームド・プロキセミック・リワード・シェーピングを用いたゼロショット密度一般化を実現することを目的とした,密度密度密度ナビゲーションのための強化学習手法を提案する。 エンコーディングは、最寄りの歩行者に100ドル(約1万2000円)の距離を割り出し、群衆の規模が大きくなるにつれて、入力統計は安定している。 学費は$N\! イン! 3.11,16]$ pedestrians in a $3\mathrm{m}\times3\mathrm{m}$ arena and evaluation to $N\! =\! 21ドルの歩行者(1.3\times$ denser)、われわれのポリシーは99\%のエピソードで目標に達し、ランダムな群衆の衝突のない成功を8,6\%で達成している。 学習ベースのベンチマーク手法よりも60$ポイントの衝突のないマージン。 コードは \href{https://github.com/jznmsl/PSS-Social}{https://github.com/jznmsl/PSS-Social} で公開されている。

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