Human-robot co-navigation using anticipatory indicators of human walking motion

Mobile, interactive robots that operate in human-centric environments need the capability to safely and efficiently navigate around humans. This requires the ability to sense and predict human motion trajectories and to plan around them. In this paper, we present a study that supports the existence of statistically significant biomechanical turn indicators of human walking motions. Further, we demonstrate the effectiveness of these turn indicators as features in the prediction of human motion trajectories. Human motion capture data is collected with predefined goals to train and test a prediction algorithm. Use of anticipatory features results in improved performance of the prediction algorithm. Lastly, we demonstrate the closed-loop performance of the prediction algorithm using an existing algorithm for motion planning within dynamic environments. The anticipatory indicators of human walking motion can be used with different prediction and/or planning algorithms for robotics; the chosen planning and prediction algorithm demonstrates one such implementation for human-robot co-navigation

Analyzing the Effects of Human-Aware Motion Planning on Close-Proximity Human-Robot Collaboration

Objective: The objective of this work was to examine human response to motion-level robot adaptation to determine its effect on team fluency, human satisfaction, and perceived safety and comfort. Background: The evaluation of human response to adaptive robotic assistants has been limited, particularly in the realm of motion-level adaptation. The lack of true human-in-the-loop evaluation has made it impossible to determine whether such adaptation would lead to efficient and satisfying human–robot interaction. Method: We conducted an experiment in which participants worked with a robot to perform a collaborative task. Participants worked with an adaptive robot incorporating human-aware motion planning and with a baseline robot using shortest-path motions. Team fluency was evaluated through a set of quantitative metrics, and human satisfaction and perceived safety and comfort were evaluated through questionnaires. Results: When working with the adaptive robot, participants completed the task 5.57% faster, with 19.9% more concurrent motion, 2.96% less human idle time, 17.3% less robot idle time, and a 15.1% greater separation distance. Questionnaire responses indicated that participants felt safer and more comfortable when working with an adaptive robot and were more satisfied with it as a teammate than with the standard robot. Conclusion: People respond well to motion-level robot adaptation, and significant benefits can be achieved from its use in terms of both human–robot team fluency and human worker satisfaction. Application: Our conclusion supports the development of technologies that could be used to implement human-aware motion planning in collaborative robots and the use of this technique for close-proximity human–robot collaboration

Human-aware space sharing and navigation for an interactive robot

Les méthodes de planification de mouvements robotiques se sont développées à un rythme accéléré ces dernières années. L'accent a principalement été mis sur le fait de rendre les robots plus efficaces, plus sécurisés et plus rapides à réagir à des situations imprévisibles. En conséquence, nous assistons de plus en plus à l'introduction des robots de service dans notre vie quotidienne, en particulier dans les lieux publics tels que les musées, les centres commerciaux et les aéroports. Tandis qu'un robot de service mobile se déplace dans l'environnement humain, il est important de prendre en compte l'effet de son comportement sur les personnes qu'il croise ou avec lesquelles il interagit. Nous ne les voyons pas comme de simples machines, mais comme des agents sociaux et nous nous attendons à ce qu'ils se comportent de manière similaire à l'homme en suivant les normes sociétales comme des règles. Ceci a créé de nouveaux défis et a ouvert de nouvelles directions de recherche pour concevoir des algorithmes de commande de robot, qui fournissent des comportements de robot acceptables, lisibles et proactifs. Cette thèse propose une méthode coopérative basée sur l'optimisation pour la planification de trajectoire et la navigation du robot avec des contraintes sociales intégrées pour assurer des mouvements de robots prudents, conscients de la présence de l'être humain et prévisibles. La trajectoire du robot est ajustée dynamiquement et continuellement pour satisfaire ces contraintes sociales. Pour ce faire, nous traitons la trajectoire du robot comme une bande élastique (une construction mathématique représentant la trajectoire du robot comme une série de positions et une différence de temps entre ces positions) qui peut être déformée (dans l'espace et dans le temps) par le processus d'optimisation pour respecter les contraintes données. De plus, le robot prédit aussi les trajectoires humaines plausibles dans la même zone d'exploitation en traitant les chemins humains aussi comme des bandes élastiques. Ce système nous permet d'optimiser les trajectoires des robots non seulement pour le moment présent, mais aussi pour l'interaction entière qui se produit lorsque les humains et les robots se croisent les uns les autres. Nous avons réalisé un ensemble d'expériences avec des situations interactives humains-robots qui se produisent dans la vie de tous les jours telles que traverser un couloir, passer par une porte et se croiser sur de grands espaces ouverts. La méthode de planification coopérative proposée se compare favorablement à d'autres schémas de planification de la navigation à la pointe de la technique. Nous avons augmenté le comportement de navigation du robot avec un mouvement synchronisé et réactif de sa tête. Cela permet au robot de regarder où il va et occasionnellement de détourner son regard vers les personnes voisines pour montrer que le robot va éviter toute collision possible avec eux comme prévu par le planificateur. À tout moment, le robot pondère les multiples critères selon le contexte social et décide de ce vers quoi il devrait porter le regard. Grâce à une étude utilisateur en ligne, nous avons montré que ce mécanisme de regard complète efficacement le comportement de navigation ce qui améliore la lisibilité des actions du robot. Enfin, nous avons intégré notre schéma de navigation avec un système de supervision plus large qui peut générer conjointement des comportements du robot standard tel que l'approche d'une personne et l'adaptation de la vitesse du robot selon le groupe de personnes que le robot guide dans des scénarios d'aéroport ou de musée.The methods of robotic movement planning have grown at an accelerated pace in recent years. The emphasis has mainly been on making robots more efficient, safer and react faster to unpredictable situations. As a result we are witnessing more and more service robots introduced in our everyday lives, especially in public places such as museums, shopping malls and airports. While a mobile service robot moves in a human environment, it leaves an innate effect on people about its demeanor. We do not see them as mere machines but as social agents and expect them to behave humanly by following societal norms and rules. This has created new challenges and opened new research avenues for designing robot control algorithms that deliver human-acceptable, legible and proactive robot behaviors. This thesis proposes a optimization-based cooperative method for trajectoryplanning and navigation with in-built social constraints for keeping robot motions safe, human-aware and predictable. The robot trajectory is dynamically and continuously adjusted to satisfy these social constraints. To do so, we treat the robot trajectory as an elastic band (a mathematical construct representing the robot path as a series of poses and time-difference between those poses) which can be deformed (both in space and time) by the optimization process to respect given constraints. Moreover, we also predict plausible human trajectories in the same operating area by treating human paths also as elastic bands. This scheme allows us to optimize the robot trajectories not only for the current moment but for the entire interaction that happens when humans and robot cross each other's paths. We carried out a set of experiments with canonical human-robot interactive situations that happen in our everyday lives such as crossing a hallway, passing through a door and intersecting paths on wide open spaces. The proposed cooperative planning method compares favorably against other stat-of-the-art human-aware navigation planning schemes. We have augmented robot navigation behavior with synchronized and responsive movements of the robot head, making the robot look where it is going and occasionally diverting its gaze towards nearby people to acknowledge that robot will avoid any possible collision with them. At any given moment the robot weighs multiple criteria according to the social context and decides where it should turn its gaze. Through an online user study we have shown that such gazing mechanism effectively complements the navigation behavior and it improves legibility of the robot actions. Finally, we have integrated our navigation scheme with a broader supervision system which can jointly generate normative robot behaviors such as approaching a person and adapting the robot speed according to a group of people who the robot guides in airports or museums