Intention Aware Robot Crowd Navigation with Attention-Based Interaction Graph

分享人：徐静
研究方向：在人群和交互环境中的自主导航
论文题目：Intention Aware Robot Crowd Navigation with Attention-Based Interaction Graph
论文作者：Shuijing Liu, Peixin Chang, Zhe Huang, Neeloy Chakraborty, Kaiwen Hong, Weihang Liang, D. Livingston McPherson, Junyi Geng, and Katherine Driggs-Campbell
作者单位：伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电子与计算机工程系、宾夕法尼亚州立大学的航空航天工程系
论文摘要：我们研究了在密集且互动性强的人群中机器人安全且意图明确的导航问题。大多数之前基于强化学习（RL）的方法未能考虑所有代理之间的不同类型的交互，或忽略了人们的意图，从而导致性能下降。在本文中，我们提出了一种新颖的带有注意力机制的循环图神经网络，以捕捉代理间通过时空的异构交互。为了鼓励机器人表现出有远见的行为，我们通过预测动态代理未来几个时间步的轨迹来推断他们的意图。这些预测被纳入一个无模型的RL框架中，以防止机器人闯入其他代理的预定路径。我们展示了我们的方法使机器人能够在具有挑战性的人群导航场景中实现良好的导航性能和非侵入性。我们已成功地将在模拟中学到的策略转移到了一个真实世界的TurtleBot 2i。我们的代码和视频可以在 https://sites.google.com/view/intention-aware-crowdnav/home 上找到。
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