[論文レビュー] Socially-Aware Navigation: A Non-linear Multi-Objective Optimization Approach

Santosh Balajee Banisetty, Scott Forer+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 10, 2019

Social Robot Interaction and HRI被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、パレート凸性除去変換（PaCcET）を用いた非線形多目的最適化手法を提案し、モバイルロボットにおける社会的配慮型ナビゲーションを実現する。ROSナビゲーションスタックに統合された本手法は、多様な人間-ロボット相互作用（HRI）シナリオにおいて、個人空間やプロキミクスといった社会的規範を最適化し、通路、ギャラリー、列、グループ対話の場面で、シミュレーションおよび実世界のロボットを対象に成功裏にナビゲーションを実現した。

ABSTRACT

Mobile robots are increasingly populating homes, hospitals, shopping malls, factory floors, and other human environments. Human society has social norms that people mutually accept; obeying these norms is an essential signal that someone is participating socially with respect to the rest of the population. For robots to be socially compatible with humans, it is crucial for robots to obey these social norms. In prior work, we demonstrated a Socially-Aware Navigation (SAN) planner, based on Pareto Concavity Elimination Transformation (PaCcET), in a hallway scenario, optimizing two objectives so that the robot does not invade the personal space of people. This paper extends our PaCcET based SAN planner to multiple scenarios with more than two objectives. We modified the Robot Operating System's (ROS) navigation stack to include PaCcET in the local planning task. We show that our approach can accommodate multiple Human-Robot Interaction (HRI) scenarios. Using the proposed approach, we achieved successful HRI in multiple scenarios like hallway interactions, an art gallery, waiting in a queue, and interacting with a group. We implemented our method on a simulated PR2 robot in a 2D simulator (Stage) and a pioneer-3DX mobile robot in the real-world to validate all the scenarios. A comprehensive set of experiments shows that our approach can handle multiple interaction scenarios on both holonomic and non-holonomic robots; hence, it can be a viable option for a Unified Socially-Aware Navigation (USAN).

研究の動機と目的

• 人間が密集する環境でロボットがナビゲートする際に、個人空間を侵害したり、人々を障害物のように扱うといった社会的規範の違反を回避するための課題に取り組む。
• 従来の社会的配慮型ナビゲーション（SAN）の二目的最適化から、より複雑な人間-ロボット相互作用（HRI）シナリオに応用可能な多目的最適化へと拡張する。
• 非線形多目的最適化フレームワーク（PaCcET）をロボットオペレーティングシステム（ROS）ナビゲーションスタックのローカル計画レベルに統合し、リアルタイムで社会的要件を満たす軌道生成を実現する。
• 複数人の人間を含む、動的なグループ編成や活動領域・社会的ゴールなどの環境的制約を伴う多様で現実的なHRIシナリオにおいて、本手法の有効性を検証する。
• 異なる相互作用タイプに一般化可能でありながら、社会的受容性と安全性を維持する統合的「社会的配慮型ナビゲーション（USAN）」システムの基盤を構築する。

提案手法

• 著者らは、非凸なパレートフロントを凸化することで、ローカルロボット計画における非線形多目的最適化問題を効率的に解けるようにするため、パレート凸性除去変換（PaCcET）を採用する。
• 本手法はROSナビゲーションスタックのローカルプランナに統合され、性能指標（例：距離、時間）と社会的指標（例：個人空間の尊重、グループの接近度、社会的ゴールへの準拠）を同時に最適化可能となる。
• 主な目的として、ゴールへの距離を最小化し、人間からの距離を最大化（個人空間を尊重）し、グループ対話における適切な人間間距離を維持することを目的とする。
• リアルタイムの軌道計画において、人間の位置の変化、グループ編成（例：O字形）の変化、環境的文脈（例：通路の壁、活動領域）の変化に対応する。
• 本システムは、ステージ2Dシミュレータ上でのシミュレートされたPR2ロボットおよび物理的環境下での実際のPioneer P3DXモバイルロボットを用いて実装・テストされた。
• ロボット行動の社会的影響を評価するために、快適性、社会的親和性、自然さ、予測可能性、理解しやすさといった社会的指標が用いられた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 PaCcETのような非線形多目的最適化フレームワークは、ロボットナビゲーションにおける複数の社会的および性能的目的を効果的に処理できるか？
• RQ2 PaCcETベースのプランナは、単一の人間との対話、列、グループ対話、アートギャラリーのような複雑な環境を含む多様なHRIシナリオに、どの程度一般化可能か？
• RQ3 ROSナビゲーションスタックへのPaCcETの統合は、ホロノミックおよび非ホロノミック両方のロボットにおいて、社会的要件を満たすナビゲーションを可能にするか？
• RQ4 人間の位置の変化、グループ編成の変化、環境的制約の変化が、プランナの社会的規範の維持能力にどの程度影響を及ぼすか？
• RQ5 本手法は、自律的なシナリオ理解のための知識グラフを用いた高レベル意思決定をサポートするように拡張可能か？

主な発見

• PaCcETベースのSANプランナは、すべてのテストシナリオ（通路、アートギャラリー、列、グループ対話）において、個人空間と社会的規範を尊重する軌道を正常に生成した。
• 本システムは動的変化（人間の位置の移動、グループ編成の変化、例：O字形）に対しても頑健であり、継続的に社会的要件を満たす行動を維持した。
• 本手法は、ステージ上でのシミュレートされたPR2ロボットおよび実際のPioneer P3DXロボットの両方で検証され、実世界への適用可能性が確認された。
• 従来のROSローカルプランナとは異なり、人間と障害物を同一視していたため、人間への不適切な接近を引き起こしていたが、本手法はこれを回避し、安全性を向上させた。
• 静止中の人間、通過、グループ回避といったサブシナリオにおいても一貫した社会的行動を示し、強力な一般化能力を示した。
• 本研究は、多様で複雑なHRI文脈を高次の社会的受容性で処理可能な統合的「社会的配慮型ナビゲーション（USAN）」システムの実現に向けた道筋を示した。