Legibot: Generating Legible Motions for Service Robots Using Cost-Based Local Planners

随着社交机器人在各种环境和应用中的日益增多，这些机器人展示社交合规行为的需求也越来越多。在这种情况下，清晰易懂的运动是具有重要意义的，它表现为机器人通过运动向附近的个体清晰快速地传达意图和目标。这将提高机器人在人类环境中的整体用户体验和接受度。在本文中，我们介绍了一种新的方法，将易读性纳入移动机器人的本地运动规划中。这可以使机器人在实时和动态环境中生成易读的运动。为了证明我们提出的方法的有效性，我们还提供了一个机器人堆栈，旨在将感知和定位组件集成到社交机器人中，以部署具有易读性感知的运动规划。

本论文旨在解决社交机器人在各种环境和应用中需要表现出社交合规行为的问题。具体而言，通过机器人的动作来清晰、快速地向周围的个体传达意图和目标，从而提高机器人在人类环境中的用户体验和接受度。

本论文提出了一种新方法，将可读性（legibility）纳入移动机器人的本地运动规划中，使机器人能够在实时和动态环境中生成易于理解的动作。

本论文提供了一个机器人堆栈，旨在将感知和定位组件集成到社交机器人中，以部署具有可读性感知的运动规划。实验设计合理，提供了相关数据集并开源了代码。

最近的相关研究包括：1. Socially Aware Robot Navigation Using Human Motion Prediction；2. Legible Robot Navigation in Real-World Crowds。