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Human-Aware Motion Planning for Mobile Robots in Social Encounters

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Automatisierte Medienanalyse

Diese automatischen Videoanalysen setzt das TIB|AV-Portal ein:

Szenenerkennung — Shot Boundary Detection segmentiert das Video anhand von Bildmerkmalen. Ein daraus erzeugtes visuelles Inhaltsverzeichnis gibt einen schnellen Überblick über den Inhalt des Videos und bietet einen zielgenauen Zugriff.
Texterkennung – Intelligent Character Recognition erfasst, indexiert und macht geschriebene Sprache (zum Beispiel Text auf Folien) durchsuchbar.
Spracherkennung – Speech to Text notiert die gesprochene Sprache im Video in Form eines Transkripts, das durchsuchbar ist.
Bilderkennung – Visual Concept Detection indexiert das Bewegtbild mit fachspezifischen und fächerübergreifenden visuellen Konzepten (zum Beispiel Landschaft, Fassadendetail, technische Zeichnung, Computeranimation oder Vorlesung).
Verschlagwortung – Named Entity Recognition beschreibt die einzelnen Videosegmente mit semantisch verknüpften Sachbegriffen. Synonyme oder Unterbegriffe von eingegebenen Suchbegriffen können dadurch automatisch mitgesucht werden, was die Treffermenge erweitert.

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Beta
Erkannte Entitäten
Sprachtranskript
00:00
Schiffsklassifikation
Kanone
Schnittmuster
Gelenk <Technik>
Linienschiff
Fahrgeschwindigkeit
SS-20
Computeranimation

Metadaten

Formale Metadaten

Titel Human-Aware Motion Planning for Mobile Robots in Social Encounters
Autor Rösmann, Christoph
Oeljeklaus, Malte
Hoffmann, Frank
Bertram, Torsten
Lizenz CC-Namensnennung 3.0 Unported:
Sie dürfen das Werk bzw. den Inhalt zu jedem legalen Zweck nutzen, verändern und in unveränderter oder veränderter Form vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen.
DOI 10.5446/15418
Herausgeber TU Dortmund, Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik
Erscheinungsjahr 2014
Sprache Stummfilm
Produktionsjahr 2014
Produktionsort Dortmund

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet Technik
Abstract This video presents the implicitly coordinated motion model (ICMM), a novel motion model for the prediction, planning and coordination of agent trajectories in multi-agent encounters. It explicitly incorporates the social cooperation between humans and mobile robots. Parameters of the ICMM are identified from recorded actual encounters among groups of humans using methods from inverse optimal control. The agents' trajectories are optimized using the Timed-Elastic-Band framework [1,2] considering multiple conflicting objectives such as fastest path, minimal spatial separtion among agents, (kino-)dynamic constraints but also global proxemic aspects such as coherent motion of social groups and a prefered side of passing each other. The recorded dataset contains 73 recorded encounters with up to five humans and a total of 283 individual trajectories. Technical note: the program running in this video has been compiled in debug mode. Compilation with release settings results in a speedup factor of 7. Time-line: 00:09 Parallel trajectory optimization in alternative homotopy classes 00:50 Parallel trajectory optimization with dynamic homotopy class exploration 01:37 TEB selection and implictly coordinated motion model (ICMM) 02:24 Simulations of social encounters 04:11 Using the ICMM on a mobile robot
Schlagwörter mobile robots
 inverse optimal control
 social robotics
 proxemics
 timed elastic band
 motion planning
 prediction
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