JP2019036192A - 歩行者の歩行行動を模倣する移動ロボット - Google Patents
歩行者の歩行行動を模倣する移動ロボット Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019036192A JP2019036192A JP2017157894A JP2017157894A JP2019036192A JP 2019036192 A JP2019036192 A JP 2019036192A JP 2017157894 A JP2017157894 A JP 2017157894A JP 2017157894 A JP2017157894 A JP 2017157894A JP 2019036192 A JP2019036192 A JP 2019036192A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- mobile robot
- pedestrians
- pedestrian
- speed
- environment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 39
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 28
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 25
- 230000005021 gait Effects 0.000 claims 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 66
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 21
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000009471 action Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 230000003278 mimic effect Effects 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 239000010813 municipal solid waste Substances 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
Description
Claims (20)
- 移動ロボットを所望の速度で移動させる一以上のアクチュエーターを備える当該移動ロボットと、
前記移動ロボット上に設けられ、当該移動ロボット付近の一以上の歩行者の存在を示す第1の信号群と、歩行者で混雑した環境内の前記移動ロボットの位置を示す第2の信号群と、を生成する一以上のセンサーシステムと、
前記第1の信号群に基づいて、サンプリング時間に、前記一以上の歩行者各々の前記移動ロボットに対する速度を推定するように構成された移動センサーベースの群集分析モジュールと、
前記サンプリング時間における前記歩行者で混雑した環境内の前記移動ロボットの前記位置と、前記サンプリング時間における前記一以上の歩行者各々の前記移動ロボットに対する前記速度と、前記歩行者で混雑した環境内の前記移動ロボットの所望の目的位置に基づいて、前記サンプリング時間における前記所望の速度の値を推定するように構成されたナビゲーションモジュールと、
を備え、
前記所望の速度の前記値は、訓練されたナビゲーションモデルに基づいて判定されることを特徴とするシステム。 - 歩行者歩行動作の群に基づいて前記ナビゲーションモデルを訓練するように構成されたナビゲーションモデル訓練モジュールを更に備え、
各歩行者歩行動作は、歩行者で混雑した環境を通って特定の出発位置から特定の目的位置まで進む行動訓練者の動きを追跡することを含み、
前記行動訓練者付近の複数の歩行者の位置及び速度と、当該行動訓練者の位置及び速度は、各歩行者歩行動作中に周期的に測定されることを特徴とする請求項1に記載のシステム。 - 前記行動訓練者は前記歩行者で混雑した環境内を人によって誘導される移動ロボットであることを特徴とする請求項2に記載のシステム。
- 前記行動訓練者は前記歩行者で混雑した環境内を進む人であることを特徴とする請求項2に記載のシステム。
- 前記行動訓練者付近の複数の歩行者の前記位置及び速度と、当該行動訓練者の前記位置及び速度は、前記移動ロボット上に設けられた前記一以上のセンサーシステムによって周期的に測定されることを特徴とする請求項2に記載のシステム。
- 前記歩行者で混雑した環境内の一以上の位置に固定された一以上のセンサーシステムを更に備え、
前記行動訓練者付近の複数の歩行者の前記位置及び速度と、当該行動訓練者の前記位置及び速度は、前記一以上の位置に固定された前記一以上のセンサーシステムによって周期的に測定されることを特徴とする請求項2に記載のシステム。 - 前記歩行者歩行動作の群は、特定の歩行動作に関連する行動訓練者と、付近の各歩行者の、当該特定の歩行者歩行動作中の方向における差が所定の閾値未満である場合に、より大きな歩行者歩行動作の群の中から選出されていることを特徴とする請求項6に記載のシステム。
- 前記一以上のセンサーシステムは、画像撮影システム、距離測定センサーシステム及びライダーセンサーシステムのいずれかを備えることを特徴とする請求項1に記載のシステム。
- 移動ロボットを所望の速度で移動させる一以上のアクチュエーターを備える当該移動ロボットと、
前記移動ロボット上に設けられ、当該移動ロボット付近の一以上の歩行者の存在を示す第1の信号群と、歩行者で混雑した環境内の前記移動ロボットの位置を示す第2の信号群と、を生成する一以上のセンサーシステムと、
指示を備える非一時的コンピューター読取可能媒体と、を備え、
コンピューティングシステムが前記指示を実行することにより、当該コンピューティングシステムは、
前記第1の信号群に基づいて、サンプリング時間に、前記一以上の歩行者各々の前記移動ロボットに対する速度を推定し、
前記サンプリング時間における前記歩行者で混雑した環境内の前記移動ロボットの前記位置と、前記サンプリング時間における前記一以上の歩行者各々の前記移動ロボットに対する前記速度と、前記歩行者で混雑した環境内の前記移動ロボットの所望の目的位置に基づいて、前記サンプリング時間における前記所望の速度の値を推定し、
前記所望の速度の前記値は、訓練されたナビゲーションモデルに基づいて判定されることを特徴とするシステム。 - 前記非一時的コンピューター読取可能媒体は更なる指示を備え、
前記コンピューティングシステムが前記指示を実行することにより、当該コンピューティングシステムは、歩行者歩行動作の群に基づいて前記ナビゲーションモデルを訓練し、
各歩行者歩行動作は、歩行者で混雑した環境を通って特定の出発位置から特定の目的位置まで進む行動訓練者の動きを追跡することを含み、
前記行動訓練者付近の複数の歩行者の位置及び速度と、当該行動訓練者の位置及び速度は、各歩行者歩行動作中に周期的に測定されることを特徴とする請求項9に記載のシステム。 - 前記行動訓練者は前記歩行者で混雑した環境内を人によって誘導される移動ロボットであることを特徴とする請求項10に記載のシステム。
- 前記行動訓練者は前記歩行者で混雑した環境内を進む人であることを特徴とする請求項10に記載のシステム。
- 前記行動訓練者付近の複数の歩行者の前記位置及び速度と、当該行動訓練者の前記位置及び速度は、前記移動ロボット上に設けられた前記一以上のセンサーシステムによって周期的に測定されることを特徴とする請求項10に記載のシステム。
- 前記歩行者で混雑した環境内の一以上の位置に固定された一以上のセンサーシステムを更に備え、
前記行動訓練者付近の複数の歩行者の前記位置及び速度と、当該行動訓練者の前記位置及び速度は、前記一以上の位置に固定された前記一以上のセンサーシステムによって周期的に測定されることを特徴とする請求項10に記載のシステム。 - 前記歩行者歩行動作の群は、特定の歩行動作に関連する行動訓練者と、付近の各歩行者の、当該特定の歩行者歩行動作中の方向における差が所定の閾値未満である場合に、より大きな歩行者歩行動作の群の中から選出されていることを特徴とする請求項14に記載のシステム。
- 前記一以上のセンサーシステムは、画像撮影システム、距離測定センサーシステム及びライダーセンサーシステムのいずれかを備えることを特徴とする請求項9に記載のシステム。
- 移動ロボット付近の一以上の歩行者の存在を示す第1の信号群と、歩行者で混雑した環境内の前記移動ロボットの位置を示す第2の信号群と、を生成する工程と、
前記第1の信号群に基づいて、サンプリング時間に、前記一以上の歩行者各々の前記移動ロボットに対する速度を推定する工程と、
前記サンプリング時間における前記歩行者で混雑した環境内の前記移動ロボットの前記位置と、前記サンプリング時間における前記一以上の歩行者各々の前記移動ロボットに対する前記速度と、前記歩行者で混雑した環境内の前記移動ロボットの所望の目的位置に基づいて、前記サンプリング時間における所望の速度の値を推定する工程と、
を備え、
前記所望の速度の前記値は、訓練されたナビゲーションモデルに基づいて判定され、
更に、
前記移動ロボットを前記所望の速度の前記値で前記歩行者で混雑した環境内を移動させる工程と、を備える方法。 - 歩行者歩行動作の群に基づいて前記ナビゲーションモデルを訓練する工程を更に備え、
各歩行者歩行動作は、歩行者で混雑した環境を通って特定の出発位置から特定の目的位置まで進む行動訓練者の動きを追跡することを含み、
前記行動訓練者付近の複数の歩行者の位置及び速度と、当該行動訓練者の位置及び速度は、各歩行者歩行動作中に周期的に測定されることを特徴とする請求項17に記載の方法。 - 前記行動訓練者は前記歩行者で混雑した環境内を人によって誘導される移動ロボットであることを特徴とする請求項18に記載の方法。
- 前記行動訓練者は前記歩行者で混雑した環境内を進む人であることを特徴とする請求項18に記載の方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017157894A JP6993638B2 (ja) | 2017-08-18 | 2017-08-18 | 歩行者の歩行行動を模倣する移動ロボット |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017157894A JP6993638B2 (ja) | 2017-08-18 | 2017-08-18 | 歩行者の歩行行動を模倣する移動ロボット |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019036192A true JP2019036192A (ja) | 2019-03-07 |
JP2019036192A5 JP2019036192A5 (ja) | 2020-08-06 |
JP6993638B2 JP6993638B2 (ja) | 2022-01-13 |
Family
ID=65637620
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017157894A Active JP6993638B2 (ja) | 2017-08-18 | 2017-08-18 | 歩行者の歩行行動を模倣する移動ロボット |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6993638B2 (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112965081A (zh) * | 2021-02-05 | 2021-06-15 | 浙江大学 | 基于融合行人信息的特征地图的模仿学习社交导航方法 |
WO2021176997A1 (ja) * | 2020-03-06 | 2021-09-10 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
CN113900432A (zh) * | 2020-06-22 | 2022-01-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 移动机器人、共享移动机器人的控制方法、装置及设备 |
CN114035569A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-02-11 | 中国民航大学 | 一种航站楼载人机器人路径拓展通行方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004148492A (ja) * | 2002-10-11 | 2004-05-27 | Sony Corp | ロボット装置のためのモーション編集装置及びモーション編集方法、ロボット装置及びロボット装置の制御方法、並びにコンピュータ・プログラム |
JP2014123348A (ja) * | 2012-12-21 | 2014-07-03 | Toyota Motor Corp | 自律的ナビゲーション方法 |
JP2016215335A (ja) * | 2015-05-22 | 2016-12-22 | トヨタ自動車株式会社 | 遠隔制御システム |
-
2017
- 2017-08-18 JP JP2017157894A patent/JP6993638B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004148492A (ja) * | 2002-10-11 | 2004-05-27 | Sony Corp | ロボット装置のためのモーション編集装置及びモーション編集方法、ロボット装置及びロボット装置の制御方法、並びにコンピュータ・プログラム |
JP2014123348A (ja) * | 2012-12-21 | 2014-07-03 | Toyota Motor Corp | 自律的ナビゲーション方法 |
JP2016215335A (ja) * | 2015-05-22 | 2016-12-22 | トヨタ自動車株式会社 | 遠隔制御システム |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021176997A1 (ja) * | 2020-03-06 | 2021-09-10 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
CN113900432A (zh) * | 2020-06-22 | 2022-01-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 移动机器人、共享移动机器人的控制方法、装置及设备 |
CN112965081A (zh) * | 2021-02-05 | 2021-06-15 | 浙江大学 | 基于融合行人信息的特征地图的模仿学习社交导航方法 |
CN112965081B (zh) * | 2021-02-05 | 2023-08-01 | 浙江大学 | 基于融合行人信息的特征地图的模仿学习社交导航方法 |
CN114035569A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-02-11 | 中国民航大学 | 一种航站楼载人机器人路径拓展通行方法 |
WO2023082492A1 (zh) * | 2021-11-09 | 2023-05-19 | 中国民航大学 | 一种航站楼载人机器人路径拓展通行方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6993638B2 (ja) | 2022-01-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6882296B2 (ja) | 自律視覚ナビゲーション | |
JP5112666B2 (ja) | 移動装置 | |
US9776323B2 (en) | Trained human-intention classifier for safe and efficient robot navigation | |
JP6993638B2 (ja) | 歩行者の歩行行動を模倣する移動ロボット | |
US20210146540A1 (en) | Method of identifying dynamic obstacle and robot implementing same | |
US8271132B2 (en) | System and method for seamless task-directed autonomy for robots | |
US10386839B2 (en) | Mobile robot that emulates pedestrian walking behavior | |
US10884417B2 (en) | Navigation of mobile robots based on passenger following | |
JP2019185783A (ja) | シミュレーションプラットフォームに配置された、機械学習モデルを訓練するためのシステム及び方法 | |
KR101406175B1 (ko) | 이동로봇의 위치추정과 지도 작성 장치 및 방법 | |
CN112438664B (zh) | 通过人工智能识别卡堵情形的机器人清洁器及其操作方法 | |
JP7209861B2 (ja) | ロボット車両の積荷フットプリントの協働決定 | |
Lidoris et al. | The autonomous city explorer (ACE) project—mobile robot navigation in highly populated urban environments | |
Kästner et al. | Deep-reinforcement-learning-based semantic navigation of mobile robots in dynamic environments | |
JP2017010234A (ja) | 移動ロボットシステム及び移動ロボットの制御方法 | |
EP4070253A1 (en) | Using a recursive reinforcement model to determine an agent action | |
CN115167482A (zh) | 一种医院场景下的轮椅自主运动方法及轮椅机器人 | |
Zaki et al. | A navigation strategy for an autonomous patrol vehicle based on multi-fusion planning algorithms and multi-paradigm representation schemes | |
JP2019036192A5 (ja) | ||
Peng et al. | Tracking control of human-following robot with sonar sensors | |
JP7411185B2 (ja) | 通行人追従型の移動ロボットの誘導 | |
Ghandour et al. | A hybrid collision avoidance system for indoor mobile robots based on human-robot interaction | |
Camargo et al. | Mobile robot autonomous exploration and navigation in large-scale indoor environments | |
JP2021008258A (ja) | スマートオブジェクトの知識の共有 | |
JP2021163215A (ja) | 移動体制御装置、移動体制御プログラム及び移動体 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A80 | Written request to apply exceptions to lack of novelty of invention |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A80 Effective date: 20170913 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200622 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200622 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210413 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210709 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20211109 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20211130 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6993638 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |