Abstract-Förmågan att agera på ett socialt medvetet sätt är en viktig färdighet för robotar som delar utrymme med människor. I detta dokument tar vi upp problemet med socialt medveten navigering bland människor som uppfyller objektiva kriterier som restid eller väglängd samt subjektiva kriterier som social komfort. I motsats till modellbaserade tillvägagångssätt som vanligtvis används i relaterat arbete utgör vi problemet ett oövervakat inlärningsproblem. Vi lär oss en uppsättning dynamiska rörelseprototyper från observationer av relativt rörelsebeteende hos människor som finns i allmänt tillgängliga övervakningsdata. De inlärda rörelseprototyperna används sedan för att beräkna dynamiska kostnadskartor för banplanering med hjälp av en A*-algoritm. I utvärderingen visar vi att de inlärda beteendena är bättre i att reproducera mänsklig relativ rörelse i båda kriterierna än en Proxemics-baserad baslinjemetod.
I REF styr lärda rörelseprototyper navigeringen.
Socially-aware robot navigation: A learning approach
{'venue': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}