Un robot mobile che tiene conto dello spazio di attività in una galleria d'arte in cui il robot con il pianificatore SAN evita di entrare nello spazio di attività, rappresentato dalla traiettoria blu. Credito:Banisetty et al.
I robot mobili si stanno gradualmente facendo strada in una serie di ambienti popolati dall'uomo, compresi gli ospedali, centri commerciali e case popolari. Affinché questi robot possano interagire con gli umani nell'ambiente circostante, dovrebbero rispettare una serie di norme sociali non dette che sono associate alla condivisione di un determinato ambiente con gli altri.
Con questo in testa, ricercatori dell'Università del Nevada, Reno ha recentemente sviluppato un metodo non lineare, approccio di ottimizzazione multi-obiettivo che potrebbe consentire una navigazione socialmente consapevole nei robot mobili. Questo approccio, delineato per la prima volta in un documento presentato alla Conferenza internazionale sui robot e i sistemi (IROS) 2018 e ora pubblicato su arXiv, assicura che i robot non invadano lo spazio personale degli umani nel loro ambiente, consentendo anche interazioni uomo-robot (HRI) più efficaci in diversi scenari.
"Questa ricerca è iniziata inizialmente come parte del mio lavoro di tesi con robot e bambini, "David Feil-Seifer, uno dei ricercatori che ha condotto lo studio, ha detto a TechXplore. "Il lavoro precedente prevedeva lo sviluppo di un robot per ambienti in cui volevamo che un robot interagisse con i bambini. In questo caso, abbiamo fatto in modo che il robot prendesse il percorso più "efficiente" in base alle metriche comunemente utilizzate nella pianificazione del percorso del robot (minimizzando il tempo per un movimento, minimizzando la distanza percorsa, non colpire nulla)."
In un precedente studio pubblicato su Journal of Human-Robot Interaction , Feil-Seifer e i suoi colleghi hanno cercato di sviluppare comportamenti di navigazione robotica per ambienti popolati da bambini. Il lavoro pilota ha dimostrato che il robot è stato efficace nel raggiungere la posizione desiderata senza colpire nulla, ma i ricercatori hanno osservato che i bambini in genere reagivano male al robot.
Infatti, il robot utilizzato nei loro esperimenti generalmente si allontanava dai bambini e si spostava il più velocemente possibile verso la posizione desiderata. In conseguenza di questo comportamento, i bambini pensavano che il robot non volesse interagire con loro.
Un robot mobile si unisce a un segnale, formato davanti a uno scenario di porta. Il pianificatore tradizionale ha generato la traiettoria rossa, guidare il robot in una posizione accanto alla prima persona (inappropriato), tagliando la linea. La traiettoria blu, il nostro approccio proposto, portando il robot a unirsi alla linea (appropriato). Credito:Banisetty et al.
"Abbiamo osservato il robot e abbiamo visto che non si muoveva davvero come fa una persona, raccogliere informazioni sociali e utilizzarle per pianificare il proprio percorso, " Feil-Seifer ha detto. "Abbiamo quindi deciso di creare un pianificatore di navigazione in grado di utilizzare le informazioni sulla distanza sociale per eseguire movimenti socialmente appropriati".
Nello stesso studio precedente, Feil-Seifer e i suoi colleghi hanno permesso al robot di determinare se un movimento pianificato fosse socialmente appropriato utilizzando un semplice metodo matematico chiamato modelli di miscela gaussiana (GMM). Questo metodo ha funzionato bene in situazioni in cui i fattori sociali potevano essere facilmente compresi e rappresentati utilizzando un semplice modello matematico lineare.
Poiché la maggior parte delle interazioni sociali del mondo reale coinvolge diversi fattori che sono difficili da inserire in un modello lineare, però, il metodo semplice che hanno sviluppato non si generalizzerebbe bene in diverse situazioni sociali, e in molti casi, non funzionerebbe affatto. Nel loro nuovo studio, i ricercatori hanno quindi deciso di aggiornare il pianificatore precedentemente sviluppato per ottimizzare i movimenti pianificati del robot, tenendo conto delle relazioni non lineari tra le varie proprietà sociali che volevano che il robot considerasse. Ciò ha comportato l'utilizzo di un pianificatore abilitato per la trasformazione di eliminazione della concavità di Pareto (PaCcET).
"I vantaggi chiave del nostro approccio è che può prendere queste relazioni non lineari tra i vari fattori sociali (cioè, dove sei in un corridoio, dove ti trovi in relazione ad altre persone, quanto sei vicino al tuo obiettivo, ecc.) in considerazione, " Disse Feil-Seifer.
Feil-Seifer e i suoi colleghi hanno applicato il loro approccio di ottimizzazione non lineare a diversi scenari in cui un robot doveva rispettare le norme sociali, ad esempio, non invadendo lo spazio personale delle persone. Hanno scoperto che il loro approccio ha funzionato bene in molti di questi scenari, comprese le interazioni in un corridoio, in una galleria d'arte o nell'attesa di una stecca.
"Non abbiamo ancora fatto un confronto diretto con altri pianificatori di navigazione socialmente consapevoli; questo è pianificato per il futuro, " Feil-Seifer ha detto. "Tuttavia, rispetto a un pianificatore tradizionale che non tiene conto delle dinamiche sociali, il robot dà a una persona molto più spazio quando le passa nel corridoio, pur continuando a procedere verso un obiettivo desiderato."
Nel loro recente studio, i ricercatori hanno valutato il loro approccio in simulazioni 2-D su un robot PR2 simulato e nel mondo reale su un robot mobile pioniere-3DX. I loro risultati suggeriscono che il loro approccio può gestire più scenari di interazione che coinvolgono robot sia olonomi che non olonomi.
"In pratica, questo documento iniziale dimostra che questo metodo può funzionare, almeno in un ambiente simulato, " Ha detto Feil-Seifer. "Il lavoro successivo ha dimostrato questo nel mondo reale e in un'ampia gamma di scenari sociali che considerano sia le altre persone che i fattori legati all'ambiente del robot (ad es. Luoghi di interesse, come i dipinti su un muro) che riguardano anche l'essere socialmente consapevoli".
Globale, il lavoro svolto da Feil-Seifer e dai suoi colleghi evidenzia la necessità di sviluppare strumenti per rendere i robot più consapevoli socialmente al fine di garantire che non mettano a disagio le persone e facilitarne così l'integrazione nella società. Nel futuro, l'approccio di ottimizzazione non lineare che hanno sviluppato potrebbe in definitiva semplificare l'adozione di robot mobili negli uffici, ospedali e una varietà di altri ambienti.
"Stiamo continuando ad estendere le capacità del nostro pianificatore di navigazione socialmente consapevole (SAN) per includere una gamma più ampia di interazioni sociali per comprendere meglio il contesto sociale in modo che possa decidere correttamente quali obiettivi dare priorità, e per rendere il sistema più robusto, " Feil-Seifer ha detto. "Stiamo anche pianificando di studiare gli effetti diretti che la navigazione socialmente consapevole ha sulle persone che osservano l'interazione e come influenza le loro percezioni del robot, poiché ciò aiuterebbe a convalidare la necessità di una navigazione socialmente consapevole".
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