[論文レビュー] A Survey on Human-aware Robot Navigation

Ronja Möller, Antonino Furnari+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 22, 2021

Social Robot Interaction and HRI被引用数 4

ひとこと要約

本調査は、アクティブビジョン、ロボットナビゲーション、人間-ロボットインタラクション、および人間行動認識を統合した、人間を意識したロボットナビゲーションの包括的な概要を提供する。視覚ナビゲーション、社会的適合性、運動計画分野における最近の進展を統合し、安全かつ自然に人間が多数存在する環境でナビゲーションできるロボットを実現するための、学際的かつ基準化されたアプローチの必要性を強調している。

ABSTRACT

Intelligent systems are increasingly part of our everyday lives and have been integrated seamlessly to the point where it is difficult to imagine a world without them. Physical manifestations of those systems on the other hand, in the form of embodied agents or robots, have so far been used only for specific applications and are often limited to functional roles (e.g. in the industry, entertainment and military fields). Given the current growth and innovation in the research communities concerned with the topics of robot navigation, human-robot-interaction and human activity recognition, it seems like this might soon change. Robots are increasingly easy to obtain and use and the acceptance of them in general is growing. However, the design of a socially compliant robot that can function as a companion needs to take various areas of research into account. This paper is concerned with the navigation aspect of a socially-compliant robot and provides a survey of existing solutions for the relevant areas of research as well as an outlook on possible future directions.

研究の動機と目的

• 人間が多数存在する環境における社会的適合ナビゲーションに関する最新の研究を統合すること。
• ロボットナビゲーションと人間行動モデリングおよび社会的規範の統合における主な課題を特定すること。
• アクティブビジョン、HRI、行動認識を含む、人間を意識したナビゲーションの学際的性質を強調すること。
• 社会的適合ナビゲーションの進展を加速させるために、標準化されたベンチマークとデータセットを提唱すること。
• シミュレーション、言語、ジェスチャー、感情認識が人間-ロボットナビゲーションをどのように向上させるかを検討すること。

提案手法

• ロボットナビゲーション、人間-ロボットインタラクション、行動認識、アクティブビジョン分野における最近の文献の体系的レビュー。
• マップベース型対マップレス型、視覚入力、社会的適合性指標に基づくナビゲーションアプローチの分類。
• センサモダリティの分析に注目し、RGB(D)カメラと視覚ベースナビゲーションにおけるその役割に焦点を当てる。
• 個人空間を保つなどの社会的行動を学ぶための強化学習および模倣学習アプローチの評価。
• iGibson や SEAN などの新興シミュレーションフレームワークの調査と、社会的適合ロボットの訓練におけるその可能性の評価。
• ポーズ推定、行動認識、軌道予測を含む人間行動モデリングをナビゲーションシステムに統合すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ロボットは、社会的規範を尊重しながら、動的な人間環境で安全かつ自然にナビゲートできるか？
• RQ2 ロボットナビゲーションと人間行動・行動モデリングを統合するにあたり、主な技術的・手法的課題は何か？
• RQ3 視覚認識、アクティブビジョン、社会的サインをどのように統合することでナビゲーション性能を向上させられるか？
• RQ4 言語、ジェスチャー、感情状態は、社会的適合ナビゲーションを可能にするために果たす役割は何か？
• RQ5 人間を意識したロボットナビゲーションにおけるベンチマークとデータセットの現在の限界は何か？

主な発見

• 人間を意識したロボットナビゲーションに関する研究は増加傾向にありが、ナビゲーションと社会的・行動的理解の完全統合に焦点を当てた研究はまだ少ない。
• 強化学習アプローチは、適切な社会的距離を保つことや、人間の目的に応じて適応することなどの社会的行動を学ぶ上で有望な成果を示している。
• iGibson や SEAN などのシミュレーション環境は、社会的適合ナビゲーションの訓練と評価に価値あるツールとして登場しているが、現実性と採用率の点でまだ限界がある。
• 言語誘導ナビゲーションとエンベッティング型質問応答は、複雑で文脈に即したナビゲーションタスクのための実用的であるとされるパラダイムとして登場している。
• ジェスチャーおよび感情認識は、非言語的コミュニケーションを可能にし、人間の気分に基づく適応的パスプランニングを可能にすることで、ナビゲーションを向上させることができる。
• 標準化されたベンチマークと共通の評価指標の欠如が進展を妨げており、人間追従や社会的適合性といったタスクの定義統一が求められている。