53、服务机器人避障与人机交互数学模型解析

服务机器人避障与人机交互数学模型解析

1. 引言

在当今时代，自主机器人的身影无处不在，像餐饮服务机器人、工程教育机器人、配送机器人、巡逻机器人、辅助机器人以及清洁机器人等。不过，这些机器人大多工作在复杂拥挤的环境中，操控难度较大。一旦在控制、编程或功能方面出现问题，就可能对人类造成严重事故。

人类与自主机器人导航相关的安全标准可分为两类：
- 虚拟安全 ：自主机器人在导航或交互时，不应让人类产生恐惧或不适。
- 现实世界安全 ：要在明确的安全、近距离和可接触的概念下，与目的地保持可测量的距离，且至少不能侵犯现有的安全距离。

为了克服传统移动机器人自主系统的缺点，让机器人在社会中的行为更加智能，有必要开发一个能保障人类舒适安全和公共工作场所心理感受的框架。其发展最初基于传统导航系统，近年来的研究将人的影响因素融入了机器人的动态特性。例如，有开发者建议考虑来自人类或人群的监测数据来划分区域空间，然后将这些与人类相关的区域信息融入运动规划器，以处理静态障碍物和动态物体。还有研究者推荐了一个整合任务限制和社会背景的运动规划框架，利用二维高斯函数在社交互动空间中不对称地生成所需地图的旅行成本，借助 A* 算法使机器人在不破坏安全标准和无压力感受的情况下穿越人群。

目前，在人类面前的先进导航技术大致可分为两类：仅在单人面前导航和在人群面前导航。在这些情况下，个人状态和人群的信息丰富多样，如位置、方向、移动方式和视野等。这些数据可用于研究和构建运动规划系统，但当前的技术在自主机器人导航系统中仍存在一些不足。比如，有的合作模型虽然能模拟人类的反应或自然变化的运动，但扩展该方法时需