探索社会运动潜空间与人类感知以实现拥挤环境中机器人的有效导航
机器人学
2023-10-12 v1 人工智能
机器学习
摘要
本工作提出一种通过从社会运动潜空间学习生成机器人控制来实现社交机器人导航的新方法。通过利用该社会运动潜空间，所提方法在成功率和导航时间、轨迹长度等社交导航指标上取得显著改进，同时生成更平滑（更小加加速度和角偏差）且更具预见性的轨迹。通过与基线模型在不同场景中的比较证明了所提方法的优越性。此外，将人类对机器人的感知概念引入社交机器人导航框架，表明融入人类感知因人类与机器人积极交互的能力而带来更短更平滑的轨迹。
引用
@article{arxiv.2310.07335,
title = {Exploring Social Motion Latent Space and Human Awareness for Effective Robot Navigation in Crowded Environments},
author = {Junaid Ahmed Ansari and Satyajit Tourani and Gourav Kumar and Brojeshwar Bhowmick},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.07335},
year = {2023}
}
备注
Accepted at IROS 2023