[论文解读] SEAN: Social Environment for Autonomous Navigation

Nathan Tsoi, Mohamed Hussein+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 9, 2020

Evacuation and Crowd Dynamics参考文献 24被引用 5

一句话总结

SEAN 是一个基于 Unity 和 ROS 构建的开源、高保真仿真平台，用于在动态、行人密集的环境中评估社交导航算法。它通过自动化试验执行、导航与社交互动指标的记录，以及对多个机器人和场景的支持，实现了可复现的基准测试，结果显示在复杂环境中自动导航与远程操控之间存在显著的性能差异。

ABSTRACT

Social navigation research is performed on a variety of robotic platforms, scenarios, and environments. Making comparisons between navigation algorithms is challenging because of the effort involved in building these systems and the diversity of platforms used by the community; nonetheless, evaluation is critical to understanding progress in the field. In a step towards reproducible evaluation of social navigation algorithms, we propose the Social Environment for Autonomous Navigation (SEAN). SEAN is a high visual fidelity, open source, and extensible social navigation simulation platform which includes a toolkit for evaluation of navigation algorithms. We demonstrate SEAN and its evaluation toolkit in two environments with dynamic pedestrians and using two different robots.

研究动机与目标

• 为评估社交机器人导航算法缺乏标准化、高保真的仿真环境提供解决方案。
• 在多样化场景和机器人平台之间实现公平且可重复的导航方法基准测试。
• 通过高视觉保真度和与 ROS 的集成，支持导航系统的设计与测试。
• 提供一个工具包，用于记录导航与社交互动指标，实现对算法的系统性比较。
• 通过支持导航行为的定性和定量评估，促进未来人机交互研究。

提出的方法

• SEAN 利用 Unity 3D 游戏引擎与 NVIDIA PhysX 实现物理模拟与渲染，实现高视觉与物理保真度。
• 通过 ROS# 与 ROS 集成，支持与现有导航软件栈和远程操控的兼容性。
• 平台包含两个预构建场景：一个室内实验室和一个具有动态行人的室外城市环境。
• 行人代理通过人群流动预测与 Unity 的路径规划生成，密度和目标位置可配置。
• 试验执行器（Trial Runner）组件可自动化重复导航试验，初始化机器人与代理状态，执行导航，并记录指标。
• 系统追踪关键指标，包括目标可达性、到达目标时间、最终距离目标距离、与静态和动态障碍物的碰撞次数，以及与最近行人的接近程度。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在多样化环境中以可复现且标准化的方式评估社交机器人导航算法？
• RQ2 在复杂、动态的行人环境中，自动导航系统在多大程度上优于人工远程操控？
• RQ3 不同机器人平台和环境背景如何影响导航性能与社交互动指标？
• RQ4 基于仿真的评估能否可靠地指导社交导航系统在真实世界中的部署？
• RQ5 在人机交互场景中，哪些指标最有助于比较导航行为？

主要发现

• 在室外城市场景中，ROS 导航堆栈的达成率仅为 29%，平均最终距离为 9.54±8.94 米，表明在动态环境中面临显著挑战。
• 在实验室场景中，Jackal 机器人的远程操控成功率达到 88%，在城市场景中为 80%，最终距离显著更低（1.14±1.99 米），且行人碰撞次数更少（4.63±5.83） compared to 自动导航。
• 当由人工操控时，Warthog 机器人在城市场景中实现了 100% 的目标完成率，最终距离为 0.48±0.01 米，且无行人碰撞。
• 试验执行器实现了每种配置下 10 个试验的一致、可复现执行，初始条件被记录以确保可复现性和公平比较。
• 该平台表明，ROS 堆栈中的保守导航策略因在建图与规划过程中未充分考虑人类参与者而表现欠佳。
• SEAN 的日志功能捕获了关于导航效率与社交互动的详细指标，使算法行为的细致比较成为可能。