GAN增强社会感知路径规划器

类人程度显著提升

将生成对抗网络与RRT*结合，使移动机器人在人机共融环境中规划出更符合社会规则、与人类示范路径同伦率更高的自然避障轨迹。

Yao, Wang · Jiajie, Yu · Yuqi, Kong · Lining, Sun · Liu, Chao · 王建坤 · 迟文政

IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 2025

技术优势

路径更像人

通过GAN从示范路径中学习社会规则，使规划路径的类人程度有效提高。

同伦率更高

结合GAN与RTIRL，提升规划路径与示范路径的同伦率，使机器人行为更符合人类预期。

泛化更强

GAN-RRT*路径规划器可从示范路径更新GAN模型，使机器人在复杂环境中具有更强的泛化能力。

应用场景

• 服务机器人导航：在商场、医院等公共场所安全自然穿行，减少对行人的干扰。
• 人机共融环境路径规划：使机器人在人机共融环境中规划出符合社会规则的路径，提高行人舒适度。
• 移动机器人自主导航：提升移动机器人在复杂环境中的自主导航泛化能力和类人程度。
• 人形机器人路径规划：帮助人形机器人规划更自然的行走路线，使其行为更接近人类。