通过集成运动预测与轨迹规划增强动态人类环境中的社交机器人导航
机器人学
2024-11-05 v1
摘要
在动态人类环境中安全导航对移动服务机器人至关重要，社交导航是这一过程的关键方面。在本文中，我们提出了一种整合运动预测与轨迹规划的方法，以实现安全且具备社交意识的机器人导航。所提方法的核心思想是利用社会可接受轨迹预测与时序弹性带(TEB)的优势，将包括位置、朝向和运动在内的人类交互信息融入TEB算法的目标函数中。此外，我们设计了社交约束以确保机器人导航的安全性。该系统通过物理仿真进行了评估，使用了定量和定性指标，证明其在避开人类和动态障碍物方面的优越性能，从而确保安全导航。实现代码开源于：https://github.com/thanhnguyencanh/SGan-TEB.git
引用
@article{arxiv.2411.01814,
title = {Enhancing Social Robot Navigation with Integrated Motion Prediction and Trajectory Planning in Dynamic Human Environments},
author = {Thanh Nguyen Canh and Xiem HoangVan and Nak Young Chong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.01814},
year = {2024}
}
备注
In the 24th International Conference on Control, Automation, and Systems (ICCAS 2024), Jeju, Korea