neuROSym: Deployment and Evaluation of a ROS-based Neuro-Symbolic Model for Human Motion Prediction

📄 arXiv: 2407.01593v1 📥 PDF

作者: Sariah Mghames, Luca Castri, Marc Hanheide, Nicola Bellotto

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-06-24

备注: 6 pages, paper accepted to IEEE CIS-RAM 2024 conference (https://www.cis-ram.org/2024/). arXiv admin note: text overlap with arXiv:2304.11740

💡 一句话要点

neuROSym：基于ROS的神经符号模型，用于提升机器人环境中的人类运动预测

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 神经符号模型 人类运动预测 机器人导航 定性轨迹演算 ROS 上下文感知 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有的人类运动预测模型在机器人应用中面临可信度问题，需要更有效的上下文感知能力。
  2. 论文提出neuROSym，一个基于ROS的神经符号模型，结合神经网络和定性轨迹演算（QTC）来增强上下文理解。
  3. 实验表明，neuROSym在真实场景中，相比纯神经模型，在人类运动预测的准确性和运行时性能方面均有所提升。

📝 摘要（中文）

自主移动机器人依赖于人类运动检测和预测系统，以在人类环境中安全高效地导航。然而，底层模型架构对机器人在现实世界中的可信度有不同影响。在现有的上下文感知人类运动预测解决方案中，一些方法展示了将符号知识与最先进的神经网络相结合的优势。特别是，一种最新的神经符号架构（NeuroSyM）成功地嵌入了上下文信息，并使用定性轨迹演算（QTC）来表示空间交互。该工作在离线数据集上取得了比纯神经模型更好的性能。本文扩展了原始架构，提供了neuROSym，一个用于机器人部署在真实场景中的ROS软件包，可以在线运行、可视化和评估以前的纯神经和神经符号运动预测模型。我们在TIAGo机器人上，在两种不同的人类运动模式场景中评估了这些模型，NeuroSyM和一个基线SGAN。我们评估了预测模型的准确性和运行时性能，结果表明，使用我们的神经符号架构通常可以提高性能。我们将neuROSym软件包公开提供给机器人社区。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自主移动机器人在人类环境中导航时，如何更准确、更可信地预测人类运动轨迹的问题。现有方法，特别是纯神经模型，在上下文感知方面存在不足，难以充分利用环境中的符号知识，导致预测精度受限。

核心思路：论文的核心思路是将符号知识与神经网络相结合，构建神经符号模型。具体而言，利用定性轨迹演算（QTC）来表示人类之间的空间关系和交互，并将这些符号信息融入到神经网络的预测过程中，从而提升模型对上下文的理解能力。

技术框架：neuROSym系统基于ROS框架，包含以下主要模块：1) 数据采集模块：从传感器获取人类运动数据；2) QTC模块：根据运动数据生成定性轨迹关系；3) 神经符号模型：将QTC信息与神经网络的特征表示融合，进行运动轨迹预测；4) 可视化模块：展示预测结果和系统状态。整体流程是：传感器数据 -> QTC编码 -> 神经符号模型预测 -> 结果可视化。

关键创新：最重要的技术创新在于将定性轨迹演算（QTC）这种符号知识有效地融入到神经网络中。与传统的纯神经模型相比，neuROSym能够更好地理解人类之间的空间关系，从而做出更准确的预测。这种神经符号融合的方法，为机器人环境中的人类行为理解提供了一种新的思路。

关键设计：论文扩展了原有的NeuroSyM架构，并将其部署到ROS环境中。具体的技术细节包括：QTC关系的编码方式、神经网络的结构（例如，使用SGAN作为基线模型）、以及如何将QTC信息融入到神经网络的损失函数或特征表示中。具体的参数设置和损失函数细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在TIAGo机器人平台上，在两种不同的人类运动模式场景中评估了neuROSym和基线SGAN模型。实验结果表明，使用神经符号架构（neuROSym）通常可以提高运动预测的准确性和运行时性能。虽然论文摘要中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但强调了神经符号方法相比纯神经方法的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要与人类进行安全交互的机器人应用中，例如：服务机器人、自动驾驶汽车、辅助机器人等。通过更准确地预测人类运动，机器人可以更好地规划路径、避免碰撞、提供更自然的人机交互，从而提升机器人的实用性和用户体验。未来，该技术还可以扩展到其他类型的人类行为预测，例如：意图识别、群体行为分析等。

📄 摘要（原文）

Autonomous mobile robots can rely on several human motion detection and prediction systems for safe and efficient navigation in human environments, but the underline model architectures can have different impacts on the trustworthiness of the robot in the real world. Among existing solutions for context-aware human motion prediction, some approaches have shown the benefit of integrating symbolic knowledge with state-of-the-art neural networks. In particular, a recent neuro-symbolic architecture (NeuroSyM) has successfully embedded context with a Qualitative Trajectory Calculus (QTC) for spatial interactions representation. This work achieved better performance than neural-only baseline architectures on offline datasets. In this paper, we extend the original architecture to provide neuROSym, a ROS package for robot deployment in real-world scenarios, which can run, visualise, and evaluate previous neural-only and neuro-symbolic models for motion prediction online. We evaluated these models, NeuroSyM and a baseline SGAN, on a TIAGo robot in two scenarios with different human motion patterns. We assessed accuracy and runtime performance of the prediction models, showing a general improvement in case our neuro-symbolic architecture is used. We make the neuROSym package1 publicly available to the robotics community.