Online Context Learning for Socially Compliant Navigation
作者: Iaroslav Okunevich, Alexandre Lombard, Tomas Krajnik, Yassine Ruichek, Zhi Yan
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-06-17 (更新: 2025-03-14)
备注: 8 pages, 4 figures, 1 table, 1 algorithm
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出在线情境学习方法，提升机器人在复杂社交环境中的导航能力。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 社交导航 在线学习 情境学习 深度强化学习 机器人导航 人机交互 机器人自主性
📋 核心要点
- 现有基于学习的社交导航方法难以适应长期和跨环境部署中复杂多变的社交环境。
- 提出一种在线情境学习方法，通过两层结构使机器人能够在线学习并适应新的社交环境。
- 在社区模拟器上的实验表明，该方法优于现有技术，并在最具挑战性的场景中性能提升了8%。
📝 摘要（中文）
机器人社交导航需要适应不同的人为因素和环境情境。然而，由于这些因素和情境难以预测且无法穷举，传统的基于学习的方法难以确保机器人在长期和跨环境部署中的社交属性。本文介绍了一种在线情境学习方法，旨在使机器人能够在线适应新的社交环境。该方法采用两层结构。底层使用基于深度强化学习的方法构建，以确保基本机器人导航命令的输出。上层使用基于在线机器人学习的方法实现，以使底层建议的控制命令更具社交性。使用社区范围的模拟器的实验表明，我们的方法优于最先进的方法。在最具挑战性的场景中的实验结果表明，我们的方法将最先进的性能提高了8%。所提出方法的源代码、使用的数据以及预训练步骤的工具可在https://github.com/Nedzhaken/SOCSARL-OL公开获得。
🔬 方法详解
问题定义：机器人社交导航需要在复杂且动态的社交环境中安全有效地移动。现有方法难以预测和穷举所有可能的人为因素和环境情境，导致机器人在新的或未知的社交环境中表现不佳。痛点在于缺乏在线适应和学习新情境的能力。
核心思路：核心思路是将导航控制分为两个层次：底层负责生成基本的、安全的导航指令，上层负责对这些指令进行社交化调整，使其更符合当前环境的社交规范。通过在线学习，上层能够不断适应新的社交环境，从而提高机器人的社交导航能力。
技术框架：该方法采用两层结构。底层是一个基于深度强化学习（DRL）的导航模块，负责生成基本的机器人导航命令。上层是一个基于在线机器人学习的社交调整模块，负责根据当前环境的社交情境，对底层生成的命令进行调整，使其更具社交性。整个框架通过在线学习的方式不断优化，以适应新的社交环境。
关键创新：关键创新在于引入了在线情境学习机制，使机器人能够实时地学习和适应新的社交环境。与传统的离线学习方法相比，该方法能够更好地应对复杂和动态的社交环境，提高机器人的鲁棒性和泛化能力。
关键设计：底层DRL模块的具体网络结构和奖励函数设计未知，但其目标是生成安全的导航指令。上层在线学习模块的具体算法选择和参数设置未知，但其目标是根据当前环境的社交情境，对底层指令进行调整。关键在于如何有效地提取和表示社交情境信息，以及如何设计在线学习算法，使其能够快速适应新的情境。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在社区范围的模拟器中优于现有技术，尤其在最具挑战性的场景中，性能提升了8%。这表明该方法能够有效地学习和适应复杂的社交环境，提高机器人的社交导航能力。开源代码和数据集的发布也为后续研究提供了便利。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要社交导航的机器人应用场景，例如：商场导览机器人、医院服务机器人、养老院陪伴机器人等。通过在线学习和适应社交环境，机器人能够更好地与人类互动，提高用户体验，并降低安全风险。未来，该技术有望推动机器人更广泛地应用于各种社会服务领域。
📄 摘要（原文）
Robot social navigation needs to adapt to different human factors and environmental contexts. However, since these factors and contexts are difficult to predict and cannot be exhaustively enumerated, traditional learning-based methods have difficulty in ensuring the social attributes of robots in long-term and cross-environment deployments. This letter introduces an online context learning method that aims to empower robots to adapt to new social environments online. The proposed method adopts a two-layer structure. The bottom layer is built using a deep reinforcement learning-based method to ensure the output of basic robot navigation commands. The upper layer is implemented using an online robot learning-based method to socialize the control commands suggested by the bottom layer. Experiments using a community-wide simulator show that our method outperforms the state-of-the-art ones. Experimental results in the most challenging scenarios show that our method improves the performance of the state-of-the-art by 8%. The source code of the proposed method, the data used, and the tools for the per-training step are publicly available at https://github.com/Nedzhaken/SOCSARL-OL.