Abstract-Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för att bestämma robotrörelser som effektivt utför robotens uppgifter utan att hindra människors rörelser i miljön. Vår strategi modellerar målriktade banor för fotgängare med maximal entropi invers optimal kontroll. Fördelen med detta modellering tillvägagångssätt är att dess inlärda kostnadsfunktion är generell för förändringar i miljön och för helt olika miljöer. Vi använder förutsägelserna av denna modell av fotgängare banor i en ny inkrementell planerare och kvantitativt visa förbättringen i hinderkänsliga robot bana planering som tillhandahålls av vår strategi. Att fastställa lämpliga robotiska åtgärder i miljöer med rörliga människor är en välstuderad [15], [2], [5], men ofta svår uppgift på grund av osäkerheten om varje persons framtida beteende. Robotar bör definitivt aldrig kollidera med människor [11], men att undvika kollisioner enbart är ofta otillfredsställande eftersom avbrottet av nästan kollidering kan vara betungande för människor och suboptimal för robotar. Istället bör robotar förutsäga framtidens platser för människor och planera rutter som kommer att undvika sådana hinder (dvs. situationer där personens naturliga beteende störs på grund av en robots närhet) samtidigt som de effektivt uppnår robotens mål. Till exempel, med tanke på ursprung och mål destinationer för roboten och personen i Figur 1, robotens hinder-minimering bana skulle ta den längre vägen runt centrum hinder (ett bord), lämnar en tydlig väg för fotgängare. En vanlig metod för att förutsäga banor är att projicera prognossteget för ett spårningsfilter [9], [13], [10] framåt över tiden. Till exempel förutspås ett Kalmanfilter [7] framtida positioner enligt en Gaussisk fördelning med växande osäkerhet och tyvärr ofta hög sannolikhet för fysiskt omöjliga platser (t.ex. bakom väggar, inom hinder). Partikelfilter [16] kan innehålla mer sofistikerade begränsningar och icke-gaussiska fördelningar, men degradera till slumpmässiga promenader av genomförbar rörelse över stora tidshorisonter snarare än målinriktad, målbaserad rörelse. Närmare vår forskning är strategier som direkt modellerar politiken [6]. Dessa tillvägagångssätt antar att tidigare observerade banor fångar allt målmedvetet beteende, och den enda osäkerhet innebär att bestämma till vilken tidigare observerade klass av banor det nuvarande beteendet hör. Modeller baserade på blandningar av banor och modeller för konditionerad fördelning av åtgärder (med hjälp av dolda Markovmodeller) har använts [17]. Detta tillvägagångssätt är ofta överdrivet anpassat till de särskilda utbildningsvägarna och sammanhanget för dessa banor. När förändringar i miljön inträffar (t.ex. omläggning av möbler), kommer modellen med säkerhet att förutsäga felaktiga banor genom hinder.
REF lär sig miljöns kostnadsfunktion via observerade banor.
Planning-based prediction for pedestrians
{'venue': '2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}