Abstract
This article proposes a new pedestrian avoidance algorithm for social robots that coexist and communicate with humans and do not induce stress caused by invasion of psychological safety distance(Social Distance). To redefine the pedestrian model, pedestrians are clustered according to the pedestrian's gait characteristics(straightness, speed) and a social distance is defined for each pedestrian cluster. After modeling pedestrians(obstacles) with the social distances, integrated navigation algorithm is completed by applying the newly defined pedestrian model to commercial obstacle avoidance and path planning algorithms. To show the effectiveness of the proposed algorithm, two commercial obstacle avoidance & path planning algorithms(the Dynamic Window Approach (DWA) algorithm and the Timed Elastic Bands (TEB) algorithm) are used. Four cases were experimented in applying and non-applying the new pedestrian model, respectively. Simulation results show that the proposed algorithm can significantly reduce the stress index of pedestrians without loss of traveling time.
본 논문은 인간과 공존하고 커뮤니케이션하며, 인간에게 심리적 안전거리(사회적 거리) 침해에 따른 스트레스를 유발하지 않는 소셜로봇을 위한 새로운 보행자 회피 알고리즘을 제안한다. 보행자 모델을 새롭게 정의하기 위해 보행자의 걸음걸이 특성(직진성, 속도)에 따라 보행자를 클러스터링하며 보행자 클러스터별 사회적 거리를 정의한다. 정의된 사회적 거리를 포함하도록 보행자(장애물) 모델링을 하고, 새롭게 정의된 보행자 모델에 상용화된 장애물 회피, 경로계획 알고리즘을 적용해 통합된 주행 알고리즘을 완성한다. 새로운 알고리즘의 효과를 검증하기 위해, 상용화된 대표적 두가지 장애물회피 경로계획 알고리즘인 DWA 알고리즘과 TEB 알고리즘을 활용한다. 본 논문의 핵심 알고리즘인 새로운 보행자 모델을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우로 구분하여 그 효용성을 평가한다. 그 결과, 새롭게 제안된 알고리즘이 이동시간의 손실 없이 보행자의 스트레스 지수를 현격하게 줄일 수 있음을 보인다.