Human Robot Interaction for Hybrid Collision Avoidance System for Indoor Mobile Robots
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a novel approach for collision avoidance for indoor mobile robots based on human-robot interaction is realized.The main contribution of this work is a new technique for collision avoidance by engaging the human and the robot in generating new collisionfree paths.In mobile robotics, collision avoidance is critical for the success of the robots in implementing their tasks, especially when the robots navigate in crowded and dynamic environments, which include humans.Traditional collision avoidance methods deal with the human as a dynamic obstacle, without taking into consideration that the human will also try to avoid the robot, and this causes the people and the robot to get confused, especially in crowded social places such as restaurants, hospitals, and laboratories.To avoid such scenarios, a reactive-supervised collision avoidance system for mobile robots based on human-robot interaction is implemented.In this method, both the robot and the human will collaborate in generating the collision avoidance via interaction.The person will notify the robot about the avoidance direction via interaction, and the robot will search for the optimal collision-free path on the selected direction.In case that no people interacted with the robot, it will select the navigation path autonomously and select the path that is closest to the goal location.The humans will interact with the robot using gesture recognition and Kinect sensor.To build the gesture recognition system, two models were used to classify these gestures, the first model is Back-Propagation Neural Network (BPNN), and the second model is Support Vector Machine (SVM).Furthermore, a novel collision avoidance system for avoiding the obstacles is implemented and integrated with the HRI system.The system is tested on H20 robot from DrRobot Company (Canada) and a set of experiments were implemented to report the performance of the system in interacting with the human and avoiding collisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».