面对不关心的人类的安全且高效的机器人动作规划
机器人学
2025-08-19 v2 最优化与控制
摘要
本文提出一种机器人动作规划方案，为与不关心的人类（即对机器人存在或愿意确保安全感知不到或不愿参与确保安全的人）进行交互时提供一种高效且概率安全的计划。该方案具有预测性，即机器人需在有限的未来视野内预测人类的动作；在现实场景中，这类预测常常不准确。一种可能的减少不确定性的方法是赋予机器人推理人类是否意识到潜在危险的能力。本文指出，借助二元变量——即所谓的危险意识系数（danger awareness coefficient），可以区分关心和不关心的人类，并提供一种学习算法通过观察人类的动作来确定该系数。此外，本文还指出，人类在决策时会依赖对其他智能体（包括机器人）未来动作的预测。忽略这一点来预测人类的未来动作会显著降低交互效率，导致智能体偏离最优路径。所提出的机器人动作规划方案通过大量仿真和实验研究在 LoCoBot WidowX-250 平台上进行了验证和验证。
引用
@article{arxiv.2501.13203,
title = {Safe and Efficient Robot Action Planning in the Presence of Unconcerned Humans},
author = {Mohsen Amiri and Mehdi Hosseinzadeh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.13203},
year = {2025}
}