Arena 3.0: Advancing Social Navigation in Collaborative and Highly Dynamic Environments

本文在之前的研究基础上，介绍了Arena 3.0，它是Arena-Bench、Arena 1.0和Arena 2.0的扩展。Arena 3.0是一个综合性的软件堆栈，包含多个模块和模拟环境，专注于在协作环境中开发、模拟和基准测试社交导航方法。我们通过引入各种新的社交力模型和交互模式，涵盖了人与人之间以及人与机器人之间的动态，显著提高了人类行为模拟的现实感。该平台提供了一套全面的新任务模式，旨在进行广泛的基准测试和测试，并能够动态生成逼真的以人为中心的环境，适用于广泛的社交导航场景。此外，平台的功能已经在三个广泛使用的模拟器上进行了抽象，每个模拟器都针对特定的培训和测试目的进行了定制。该平台的有效性已通过全球研究人员和学生对平台的广泛基准测试和用户评估进行了验证，他们指出与之前版本相比有了实质性的改进，并表示有兴趣将该平台用于未来的研究和开发。Arena 3.0可以在https://github.com/Arena-Rosnav上公开获取。

本论文旨在解决协作环境下社交导航方法的开发、仿真和基准测试问题。论文试图提高人类行为仿真的逼真程度，包括多种社交力模型和交互模式，涵盖人-人和人-机动态。

本论文提出了Arena 3.0，一个包含多个模块和仿真环境的综合软件堆栈，专注于社交导航方法的开发、仿真和基准测试。该平台提供了一套全新的任务模式，旨在进行广泛的基准测试和测试，并能够动态生成逼真且以人为中心的环境，适用于各种社交导航场景。

本论文的亮点包括：1. 提出了一个新的综合软件堆栈Arena 3.0，用于社交导航方法的开发、仿真和基准测试；2. 提高了人类行为仿真的逼真程度，包括多种社交力模型和交互模式，涵盖人-人和人-机动态；3. 提供了一套全新的任务模式，旨在进行广泛的基准测试和测试，并能够动态生成逼真且以人为中心的环境，适用于各种社交导航场景；4. 平台的功能已在三个广泛使用的仿真器中抽象，每个仿真器都针对特定的培训和测试目的进行了定制。

在这个领域中，最近的相关研究包括：1. Socially Aware Motion Planning with Deep Reinforcement Learning；2. Social Navigation in Crowded Scenes: A Survey；3. Socially compliant navigation through raw depth inputs with generative adversarial imitation learning。