Chrysos

引用发布版本（APA）：Schwörer，T.，Schmidt，J.E。和Chrysostomou，D。（2023）。 NAV2CAN：在ROS2 USI

摘要 - 该论文使用RGB-D摄像机提出了一个实时的人类交互检测系统，以启用移动机器人的上下文感知导航。该系统采用了优化的综合神经网络（CNN）体系结构，可有效推断嵌入式GPU。使用基于键盘检测的人类检测器在RGB-D图像上，使用人类对象检测将相互作用定位于3D场景中。将人类相互作用区域集成到机器人的导航成本图中，以修改计划的社会空间的计划路径。该系统通过模拟和现实世界测试验证，显示可靠的相互作用检测超过10 Hz。可以将模块化系统（称为NAV2CAN）添加到ROS2（机器人操作系统2）中运行的移动机器人中，并实现与其他软件包的容易集成和兼容性。通过将基于深度学习的感知与语义导航成本图结合在一起，可以实现人类环境中的社会意识机器人导航。索引术语 - 文本意识到导航，人类机器人间行动，移动机器人，ROS2，NAV2，Proxemics