Abstract-Mobile service robotar är tänkt att fungera i miljöer som befolkas av människor och därför bör navigera på ett socialt överensstämmande sätt. Eftersom robotarnas önskade beteende i hög grad beror på applikationen, behöver vi flexibla medel för att lära en robot en viss navigeringspolicy. Vi presenterar ett tillvägagångssätt som gör det möjligt för en mobil robot att lära sig navigera i närvaro av människor medan den teledrivs i sin utsedda miljö. Vår metod tillämpar funktionsbaserat maximalt entropiinlärning för att härleda en navigeringspolicy från samspelet med människorna. Den resulterande policyn upprätthåller en sannolikhetsfördelning över banorna för alla de agenter som gör det möjligt för roboten att samarbeta undvika kollisioner med människor. I synnerhet våra metodskäl om flera homotopy klasser av agenternas banor, d.v.s., på vilka sidor agenterna passerar varandra. Vi implementerade vår strategi på en riktig mobil robot och visar att den framgångsrikt kan navigera i en kontorsmiljö i närvaro av människor som bara förlitar sig på ombord-sensorer.
Kuderer m.fl. REF lär sig en viss navigeringspolicy medan en robot fjärrstyrs.
Teaching mobile robots to cooperatively navigate in populated environments
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}