“To Approach Humans?”: A Unified Framework for Approaching Pose Prediction and Socially Aware Robot Navigation
Notice bibliographique
Résumé
We propose a unified framework for approaching pose prediction, and socially aware robot navigation, which enables a mobile service robot to safely and socially approach a dynamic human or human group in a social environment. The proposed framework is composed of four major functional blocks: 1) human detection and human features extraction to estimate the human states, and the social interaction information from the socio-spatio-temporal characteristics of a human and a group of humans; 2) a dynamic social zone (DSZ) consisting of an extended personal space and a social interaction space is modeled by the human states and social interaction information to represent space around the human and human group; 3) the approaching pose of the robot to a human or a human group is predicted using the DSZ and the environmental surroundings; and 4) the DSZ and the estimated approaching pose are incorporated into a motion planning system, comprising a local path planner and dynamic window approach technique, to generate the motion control commands for the mobile robot. We evaluate the developed framework through both simulation and real-world experiments under the newly proposed human safety and comfort indices, including the social individual index, social group index, and social direction index. The results show that the unified framework is fully capable of driving a mobile robot to approach both stationary and moving humans and human groups in a socially acceptable manner while guaranteeing human safety and comfort.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».