让机器人在人群中穿梭自如,港科广 & 港科大突破社交导航盲区

DDD
发布: 2025-04-02 09:10:12
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在复杂环境中,机器人社交导航能力至关重要。社交导航 (socialnav) 指机器人遵循社会规范在人机共存环境中导航。例如,机器人需要到达目标点,但目标点位于行人未来轨迹的交叉区域,机器人必须灵活避障并保持安全社交距离。

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传统方法难以应对动态环境,为此,香港科技大学(广州)和香港科技大学提出了一种新算法 Falcon。该算法将轨迹预测融入社交导航,实现长期动态避障,提升导航性能。

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现有社交导航基准存在场景简化、行为不自然等问题。

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因此,研究团队构建了 Social-HM3D 和 Social-MP3D 两个新数据集,作为更真实的社交导航基准。这两个数据集基于真实场景重建,模拟自然人类行为,并控制人群密度。

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Falcon 算法框架由主策略网络 (MPN) 和时空预知模块 (SPM) 两部分组成。MPN 引入社会认知惩罚 (SCP) 机制,避免机器人干扰行人轨迹;SPM 则结合轨迹预测等辅助任务,增强对环境动态变化的预测能力。

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现有模拟器与数据集对比:

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实验结果表明,Falcon 在目标达成率和社会合规性方面表现出色,在 Social-HM3D 数据集上达到 55.15% 的成功率和 SPL,在 Social-MP3D 数据集上达到 55.05% 的成功率,同时保持接近 90% 的 PSC 和接近 42% 的人机碰撞率。

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定性分析展示了 Falcon 在不同场景下的优势:

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研究团队总结了三个关键发现:未来感知算法优于实时感知算法;轨迹预测等辅助任务提升性能;SCP 和 SPM 相辅相成,提升性能并加快训练收敛。

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