寻找简单路径——面向社交机器人导航的概率性间隙规划器
机器人学
2025-06-27 v2
摘要
在社交机器人导航中，自动化代理需要解决与其他代理的众多顺序交互。最先进的规划器能够高效地解决下一个即将发生的交互合作，但不关注更长的规划时域。这使得在代理需要选择策略以找到人群中的间隙或通道时难以处理此类情景。我们提出将轨迹规划分解为两个独立步骤：用于寻找良好宏观轨迹的冲突规避，以及用于以最佳方式解决下一个交互的合作碰撞规避（CCA）。我们提出了概率性间隙规划器（PGP）作为冲突规避规划器。PGP 修改已建立的概率碰撞风险模型，纳入一般性的合作性假设。PGP 偏向短期 CCA 规划器前往人群间隙。通过可变密度的人群大量仿真，我们展示使用 PGP 除了最先进的 CCA 规划器外，能提高代理的性能：平均而言，代理与他人保持更大距离、产生更少紧张感，以及引发更少碰撞。这通常以略长的路径为代价。PGP 可在 Honda R&D 的 WaPOCHI 移动机器人上实时运行。
引用
@article{arxiv.2506.20320,
title = {Finding the Easy Way Through -- the Probabilistic Gap Planner for Social Robot Navigation},
author = {Malte Probst and Raphael Wenzel and Tim Puphal and Monica Dasi and Nico A. Steinhardt and Sango Matsuzaki and Misa Komuro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.20320},
year = {2025}
}