本研究では,人と共存する環境で動作する自律移動ロボットを対象に,未来の人の移動状況を人移動モデルとして定式化することで,ロボットが安全かつ効率的な経路を自律的に生成する手法を提案した.具体的な研究成果は以下の2点である: (i) 一般的にSocial Force Modelとして知られる歩行者モデルを,ロボットの存在を前提としたモデルに拡張し,環境に適応しながら時間とともに変化していく人移動モデルを提案した;(ii) 機械学習アルゴリズムを用いて,大量の観測データから,未来の人の移動軌跡を系列データとして予測する手法を提案した.
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