Most of the current human-aware navigation methods of service robots focus on improving the reactive navigation of local path planning without considering the global environment. A global path planning method is proposed based on the global scope of pedestrian perception and multi-layer cost-maps. Firstly, personal space and group interaction are modeled as social cost based on pedestrian perception, and then multi-layer dynamic cost maps are generated containing the social cost at different time-steps based on pedestrian trajectory prediction, which provides social constraints for global path planning. Secondly, the global path planner searches for the optimal state with heuristic cost function based on the multi-layer dynamic cost-maps. Considering the huge calculation of heuristic search and the limitation of the length of trajectory prediction duration, the ‘plan-prediction-execution’ cycle is introduced for the dynamic planning, which improves performance in the dynamic environment. Finally, compared with the traditional path planner in the simulation scenes including pedestrian movements and group interaction, the experimental results show that the path length, the execution time is shorter, and the comfort distance of the person/group is more social in our method. Through the actual scene experiments, the advantages of handling situations of planning timeout and adjusting trajectories dynamically after introducing the ‘plan-prediction-execution’ cycle are verified, which can meet the comfort and society of human-aware navigation.

中文翻译：

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基于多层成本图的社交机器人人性化导航方法

当前，服务机器人的大多数人类感知导航方法都专注于在不考虑全局环境的情况下改进本地路径规划的反应式导航。基于行人感知的全局范围和多层成本图，提出了一种全局路径规划方法。首先，基于行人感知将个人空间和群体互动建模为社会成本，然后基于行人轨迹预测生成包含不同时间步骤的社会成本的多层动态成本图，为全球路径规划提供了社会约束。其次，全局路径规划器基于多层动态成本图，通过启发式成本函数搜索最优状态。考虑到启发式搜索的巨大计算量和轨迹预测持续时间长度的限制，为动态计划引入了“计划-预测-执行”循环，从而提高了动态环境中的性能。最后，与传统的路径规划器相比，在模拟场景中，包括行人运动和群体互动，实验结果表明，在我们的方法中，路径长度，执行时间更短，人/群体的舒适距离更为社交。通过实际的场景实验，验证了引入“计划-预测-执行”周期后动态处理计划超时情况和动态调整轨迹的优势，可以满足人类感知导航的舒适性和社会要求。为动态计划引入了“计划-预测-执行”周期，从而提高了动态环境中的性能。最后，与传统的路径规划器相比，在模拟场景中，包括行人运动和群体互动，实验结果表明，在我们的方法中，路径长度，执行时间更短，人/群体的舒适距离更为社交。通过实际的场景实验，验证了引入“计划-预测-执行”周期后动态处理计划超时情况和动态调整轨迹的优势，可以满足人类感知导航的舒适性和社会要求。为动态计划引入了“计划-预测-执行”周期，从而提高了动态环境中的性能。最后，与传统的路径规划器相比，在模拟场景中，包括行人运动和群体互动，实验结果表明，在我们的方法中，路径长度，执行时间更短，人/群体的舒适距离更为社交。通过实际的场景实验，验证了引入“计划-预测-执行”周期后动态处理计划超时情况和动态调整轨迹的优势，可以满足人类感知导航的舒适性和社会要求。实验结果表明，与传统的路径规划器在行人运动和群体互动等模拟场景中相比，该方法的路径长度，执行时间更短，人/群体的舒适距离更加社交。通过实际的场景实验，验证了引入“计划-预测-执行”周期后动态处理计划超时情况和动态调整轨迹的优势，可以满足人类感知导航的舒适性和社会要求。实验结果表明，与传统的路径规划器在行人运动和群体互动等模拟场景中相比，该方法的路径长度，执行时间更短，人/群体的舒适距离更加社交。通过实际的场景实验，验证了引入“计划-预测-执行”周期后动态处理计划超时情况和动态调整轨迹的优势，可以满足人类感知导航的舒适性和社会要求。