Behavioral Conflict Avoidance Between Humans and Quadruped Robots in Shared Environments
作者: Shuang Wei, Muhua Zhang, Yun Gan, Deqing Huang, Lei Ma, Chenguang Yang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-21
备注: 7 pages, 9 figures. This work has been submitted to the IEEE for possible publication
💡 一句话要点
提出基于趋势适应的四足机器人行为冲突避免框架，提升人机共享环境安全性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人机交互 行为冲突避免 四足机器人 运动规划 环境感知
📋 核心要点
- 现有方法在人机共享环境中，机器人常因强制绕行等策略导致冲突或陷入僵局，缺乏对人类行为的预判。
- 该论文提出一种基于趋势适应的行为冲突避免框架，通过预测潜在冲突并主动规避，减少对人类活动的干扰。
- 实验结果表明，该框架能有效减少人机冲突，提升共享环境中的安全性和流畅性，避免机器人激进行为。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于趋势适应原则的主动行为冲突避免框架，用于解决四足机器人在人机共享环境中运行时与人类行为冲突带来的安全问题。该框架不仅确保机器人自身的安全，还能最大限度地减少对人类活动的干扰。无论机器人是静止还是运动，该框架都能主动避免与接近的人类或其他动态物体的潜在冲突，并在冲突消退后迅速恢复任务。论文提出了一种增强方法，利用低成本混合固态激光雷达在振动机器人平台上实现精确的人体检测和跟踪。当检测到潜在冲突时，机器人选择一个规避点并执行规避动作，然后恢复其任务。与传统的以目标为导向的方法不同，该方法避免了强制绕过障碍物等激进行为，从而减少冲突或避免陷入僵局。通过整合静态和动态障碍物生成势场图来实现规避点的选择。然后，机器人在该地图中搜索可行区域，并使用评估函数确定最佳规避点。实验结果表明，该框架显著减少了对人类活动的干扰，提高了机器人和人员的安全性。
🔬 方法详解
问题定义：在人机共享环境中，四足机器人与人类或其他动态物体之间的行为冲突是一个关键问题。传统的机器人导航方法通常以目标为导向，当遇到障碍物时，倾向于强制绕行，这种策略可能导致与人类发生冲突，或者在复杂环境中陷入僵局。现有的方法缺乏对人类行为的预测和主动规避能力，难以保证人机交互的安全性与流畅性。
核心思路：本文的核心思路是让四足机器人能够“适应趋势”，即通过感知周围环境，预测潜在的冲突，并主动采取规避行为。这种方法避免了机器人采取激进的绕行策略，从而减少了对人类活动的干扰，提高了人机交互的安全性。通过提前规划规避路径，机器人可以在不影响自身任务的前提下，尽可能地减少与人类的潜在冲突。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 人体检测与跟踪模块：利用低成本混合固态激光雷达获取环境信息，并采用增强算法实现精确的人体检测和跟踪。2) 冲突检测模块：根据人体的位置和运动趋势，预测潜在的冲突。3) 规避点选择模块：通过整合静态和动态障碍物信息，生成势场图，并在势场图中搜索可行区域，利用评估函数确定最佳规避点。4) 运动规划与控制模块：根据选定的规避点，规划机器人的运动轨迹，并控制机器人执行规避动作。5) 任务恢复模块：在冲突消退后，机器人能够迅速恢复到之前的任务状态。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于趋势适应的行为冲突避免框架，该框架能够主动预测潜在的冲突，并采取规避行为，从而减少对人类活动的干扰。与传统的以目标为导向的方法相比，该方法更加注重人机交互的安全性与流畅性。此外，论文还提出了一种增强的人体检测和跟踪方法，能够利用低成本的传感器实现精确的环境感知。
关键设计：在规避点选择模块中，势场图的生成是一个关键设计。势场图综合考虑了静态障碍物和动态障碍物（如人类）的影响，从而能够有效地引导机器人选择合适的规避点。评估函数的设计也至关重要，它需要综合考虑规避点的安全性、可行性和对机器人任务的影响。具体的参数设置（如势场强度、评估函数权重等）需要根据实际应用场景进行调整。
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架能够显著减少对人类活动的干扰，提高了机器人和人员的安全性。具体来说，与传统的以目标为导向的方法相比，该框架能够减少人机冲突的发生，避免机器人陷入僵局，并提高机器人在共享环境中的导航效率。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但实验结果定性地验证了该框架的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于人机协作的各种场景，例如：工厂车间、仓库物流、家庭服务等。通过提高机器人在共享环境中的安全性与流畅性，可以促进人机协作的效率和质量，降低安全风险。未来，该技术有望应用于更复杂的动态环境中，例如：拥挤的街道、人群密集的场所等，为机器人更好地融入人类社会提供技术支撑。
📄 摘要（原文）
Nowadays, robots are increasingly operated in environments shared with humans, where conflicts between human and robot behaviors may compromise safety. This paper presents a proactive behavioral conflict avoidance framework based on the principle of adaptation to trends for quadruped robots that not only ensures the robot's safety but also minimizes interference with human activities. It can proactively avoid potential conflicts with approaching humans or other dynamic objects, whether the robot is stationary or in motion, then swiftly resume its tasks once the conflict subsides. An enhanced approach is proposed to achieve precise human detection and tracking on vibratory robot platform equipped with low-cost hybrid solid-state LiDAR. When potential conflict detected, the robot selects an avoidance point and executes an evasion maneuver before resuming its task. This approach contrasts with conventional methods that remain goal-driven, often resulting in aggressive behaviors, such as forcibly bypassing obstacles and causing conflicts or becoming stuck in deadlock scenarios. The selection of avoidance points is achieved by integrating static and dynamic obstacle to generate a potential field map. The robot then searches for feasible regions within this map and determines the optimal avoidance point using an evaluation function. Experimental results demonstrate that the framework significantly reduces interference with human activities, enhances the safety of both robots and persons.