《基于碰撞预测和社交规范融合的机器人社交导航》作者：竺清芸，贝俊贤，刘勇华，苏春翌【PDF】

书呆熊

基于碰撞预测和社交规范融合的机器人社交导航
竺清芸，贝俊贤，刘勇华，苏春翌
1广东工业大学自动化学院，广东省广州市，510006
摘要：针对现有社会力模型在动态行人避让中存在的反应滞后和对行人舒适度考虑不足等问题，本文提出了一种融合碰撞预测与社会规范的改进社会力模型（Collision-awareOrthogonalSteeringSocialForceModel,COSFM）。首先，通过引入预測碰撞时间，增强了机器人对动态行人运动轨迹的预测能力；其次，基于迎面相遇、交叉穿行、主动超车和被动让行四类典型社交场景，设计了一种基于行人碰撞预测的正交转向交互力，进一步优化了机器人的避让策略。仿真实验结果表明，与现有社会力模型相比，本文提出的COSFM在导航成功率、路径效率以及最小安全距离等指标上均具优势。本方法通过侧向避让策略，不仅能够有效规避碰撞，而且提升了导航效率，还能维持与行人的合理间距，展现出优异的社交适应性。
关键词：社交导航，社会力模型，动态避障，社会规范
中图分类号：TP316