使用延伸社交力模型之社交感知全向性移動機器人導航應用於多人環境

Abstract

此篇論文提出一個基於情境感知的智慧機器人全向性移動導航,隨著近年機器人研究與現實應用,機器人與人共享空間的機會有了飛躍的成長,如何在未知且複雜的有人環境中,感知障礙物的位置與人的移動做出應對的移動行為成為機器人導航的目標。從社交研究中可得知,人的移動是為全向性的,我們基於此全向性的移動能力去定義機器人的行為從而達到自然的移動方式,接著利用雷射測距儀與相機作為感測器,偵測環境與人的行為資訊與情境。在感測情境上,使用雷射測距儀得到的資料建立環境模型,確立障礙物與人的距離和方位,同時利用相機的影像資訊取得人的面向與身體朝向,建立更精確的個人人類模型,再以個人模型組成群組模型為人潮流動做分析,而以此環境模型與人類模型作為情境,機器人將執行合適的導航行為。在機器人與環境、人的互動中,我們引用社交力的概念,此社交力可分為社交吸引力與社交排斥力,藉由社交力的總和驅使機器人移動,社交力的大小與方向將藉由人、物與機器人的相對關係決定,而與以往社交力不同,我們加入全向性移動的特性,提出延伸的旋轉社交力,進而得以考慮社交移動中的舒適度、自然性。最後,在多人且居家環境中的模擬與實驗驗證情境感知之全向性導航的可靠性與可行性。