A Brief Review on Safety Strategies of Physical Human-robot Interaction

Nowadays, intelligent robotics are found in many places and always seem to be growing in complexity. The need to consider the human-robot interaction was further motivated by a growing number of collisions occurred among humans and robotics. The potential accidents need to be concerned and addressed urgently. This paper briefly reviewed some relevant researches on physical Human-robot Interactions, especially for the safety strategy issues. The suggestion to solve the physical Human-robot Interaction safety issues has been also proposed given to the review works

Proactive-Cooperative Navigation in Human-Like Environment for Autonomous Robots

International audienceThis work d deals with the problem of navigating a robot in a constrained human-like environment. We provide a method to generate a control strategy that enables the robot to proactively move in order to induce desired and socially acceptable cooperative behaviors in neighboring pedestrians. Contrary to other control strategies that simply aim to passively avoid neighboring pedestrians, this approach aims to simplify the navigation task of a robot by looking for cooperation with humans, especially in crowded and constrained environments. The co-navigation process between humans and a robot is formalized as a multi-objective optimization problem and a control strategy is obtained through the Model Predictive Control (MPC) approach. The Extended Headed Social Force Model with Collision Prediction (EHSFM with CP) is used to predict the human motion. Different social behaviors of humans when moving in a group are also taken into account. A switching strategy between purely reactive and proactive-cooperative planning depending on the evaluation of human intentions is also furnished. Validation of the proactive-cooperative planner enables the robot to generate more socially and understandable behaviors is done with different navigation scenarios

Video-based Pedestrian Intention Recognition and Path Prediction for Advanced Driver Assistance Systems

Fortgeschrittene Fahrerassistenzsysteme (FAS) spielen eine sehr wichtige Rolle in zukünftigen Fahrzeugen um die Sicherheit für den Fahrer, der Fahrgäste und ungeschützte Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger und Radfahrer zu erhöhen. Diese Art von Systemen versucht in begrenztem Rahmen, Zusammenstöße in gefährlichen Situationen mit einem unaufmerksamen Fahrer und Fußgänger durch das Auslösen einer automatischen Notbremsung zu vermeiden. Aufgrund der hohen Variabilität an Fußgängerbewegungsmustern werden bestehende Systeme in einer konservativen Art und Weise konzipiert, um durch eine Restriktion auf beherrschbare Umgebungen mögliche Fehlauslöseraten drastisch zu reduzieren, wie z.B. in Szenarien in denen Fußgänger plötzlich anhalten und dadurch die Situation deeskalieren. Um dieses Problem zu überwinden, stellt eine zuverlässige Fußgängerabsichtserkennung und Pfad\-vorhersage einen großen Wert dar. In dieser Arbeit wird die gesamte Ablaufkette eines Stereo-Video basierten Systems zur Intentionsschätzung und Pfadvorhersage von Fußgängern beschrieben, welches in einer späteren Funktionsentscheidung für eine automatische Notbremsung verwendet wird. Im ersten von drei Hauptbestandteilen wird ein Echtzeit-Verfahren vorgeschlagen, das in niedrig aufgelösten Bildern aus komplexen und hoch dynamischen Innerstadt-Szenarien versucht, die Köpfe von Fußgängern zu lokalisieren und deren Pose zu schätzen. Einzelbild-basierte Schätzungen werden aus den Wahrscheinlichkeitsausgaben von acht angelernten Kopfposen-spezifischen Detektoren abgeleitet, die im Bildbereich eines Fußgängerkandidaten angewendet werden. Weitere Robustheit in der Kopflokalisierung wird durch Hinzunahme von Stereo-Tiefeninformation erreicht. Darüber hinaus werden die Kopfpositionen und deren Pose über die Zeit durch die Implementierung eines Partikelfilters geglättet. Für die Intentionsschätzung von Fußgängern wird die Verwendung eines robusten und leistungsstarken Ansatzes des Maschinellen Lernens in unterschiedlichen Szenarien untersucht. Dieser Ansatz ist in der Lage, für Zeitreihen von Beobachtungen, die inneren Unterstrukturen einer bestimmten Absichtsklasse zu modellieren und zusätzlich die extrinsische Dynamik zwischen unterschiedlichen Absichtsklassen zu erfassen. Das Verfahren integriert bedeutsame extrahierte Merkmale aus der Fußgängerdynamik sowie Kontextinformationen mithilfe der menschlichen Kopfpose. Zum Schluss wird ein Verfahren zur Pfadvorhersage vorgestellt, welches die Prädiktionsschritte eines Filters für multiple Bewegungsmodelle für einen Zeithorizont von ungefähr einer Sekunde durch Einbeziehung der geschätzten Fußgängerabsichten steuert. Durch Hilfestellungen für den Filter das geeignete Bewegungsmodell zu wählen, kann der resultierende Pfadprädiktionsfehler um ein signifikantes Maß reduziert werden. Eine Vielzahl von Szenarien wird behandelt, einschließlich seitlich querender oder anhaltender Fußgänger oder Personen, die zunächst entlang des Bürgersteigs gehen aber dann plötzlich in Richtung der Fahrbahn einbiegen