Spatiotemporal Motion Profiles for Cost-Based Optimal Approaching Pose Estimation
Notice bibliographique
Résumé
Recent public perceptions indicate a positive shift towards a society with human and robot co-existing, especially aged populations. The ability to socially navigate become crucial for mobile robots by enabling them to guarantee not only human physical safety but also psychological comfort, and enhance robots contextual awareness in human-robot interactions (HRI). In this study, we introduce an extended navigation scheme to approach moving target based on the tracking of human spatiotemporal motion, social studies on proxemics, and kino-dynamics of the mobile robot. The strategy utilizes existing multi-layer cost-based navigation mapping for complete integration with plannings and introduce soft social constraints by extending the costmap value range. The primary contributions include (i) spatio-temporal motion profiles (SMPs) of all humans under tracking, (ii) a social navigation cost function (SNCF) for filtering socially-optimal goal poses. The results drawn from simulated testings across three normative social situations, and statistical analysis demonstrate the SMPs effectiveness through measured spatial and temporal coefficients. The driving factors safety and appropriate social construct are determined to be either statistically or practically significant, while also introducing a complete navigation scheme taking into account of socially acceptable behaviours for the robot.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».