基于约束优化的社交机器人导航：不确定性目标与约束的比较研究
机器人学
2023-07-19 v2
摘要
本工作致力于研究如何将人体运动预测的不确定性估计嵌入到约束优化技术中，例如用于社交机器人导航的模型预测控制(MPC)。我们提出了若干由预测行人位置的不确定性获得、并与碰撞概率相关的代价目标与约束函数，可应用于MPC，并在多智能体挑战性场景中比较了所有不同变体。本文试图回答的主要问题是：对于社交MPC而言，最重要的基于不确定性的准则是什么？为此，我们在可复现的合成环境中，于不同复杂度的广泛场景集上，使用若干社交导航度量评估所提方法。我们研究的主要成果是为实践中何时及如何使用不确定性感知的社交机器人导航方法以及何种准则最有效提供了实用指南基础。
引用
@article{arxiv.2305.02859,
title = {Social Robot Navigation through Constrained Optimization: a Comparative Study of Uncertainty-based Objectives and Constraints},
author = {Timur Akhtyamov and Aleksandr Kashirin and Aleksey Postnikov and Gonzalo Ferrer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.02859},
year = {2023}
}