Follow-Bench: A Unified Motion Planning Benchmark for Socially-Aware Robot Person Following

📄 arXiv: 2509.10796v3 📥 PDF

作者: Hanjing Ye, Weixi Situ, Jianwei Peng, Yu Zhan, Bingyi Xia, Kuanqi Cai, Hong Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-13 (更新: 2025-10-11)

备注: Project page: https://follow-bench.github.io/

💡 一句话要点

提出Follow-Bench，用于评估和提升社交感知机器人跟随的运动规划算法。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人跟随 运动规划 社交感知 基准测试 安全性 舒适性 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有机器人跟随方法缺乏对安全和舒适性的系统考虑，难以在复杂动态环境中有效工作。
  2. 提出Follow-Bench，一个统一的基准测试平台，包含多样化的场景和评估指标，用于全面评估RPF算法。
  3. 通过仿真和真实实验，对现有RPF规划器进行定量分析，揭示了安全-舒适权衡，并指明了未来研究方向。

📝 摘要（中文）

机器人跟随（RPF）在个人助理、安保巡逻、养老和物流等领域具有新兴应用。为了有效，这类机器人必须在跟随目标的同时，确保目标和周围人员的安全和舒适。本文对RPF进行了首次全面研究，包括：(i) 调研了代表性场景、运动规划方法和评估指标，重点关注安全性和舒适性；(ii) 提出了Follow-Bench，一个统一的基准，模拟了各种场景，包括不同的目标轨迹模式、人群动态和环境布局；(iii) 重新实现了六种具有代表性的RPF规划器，确保系统地考虑安全性和舒适性。此外，我们在差速驱动机器人上评估了基准测试中表现最好的两个规划器，以深入了解RPF规划器的实际部署。大量的仿真和真实世界实验对现有规划器的安全-舒适权衡进行了定量研究，同时揭示了开放的挑战和未来的研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：机器人跟随（RPF）旨在使机器人能够安全舒适地跟随目标人物。现有方法通常侧重于跟随的准确性和效率，而忽略了在复杂人群环境中对目标人物和周围行人的安全和舒适性的保障。此外，缺乏统一的基准测试平台来评估和比较不同的RPF算法，阻碍了该领域的发展。

核心思路：本文的核心思路是构建一个全面的基准测试平台Follow-Bench，该平台能够模拟各种真实场景，并提供一套标准化的评估指标，用于评估RPF算法在安全性和舒适性方面的性能。通过对现有算法的重新实现和评估，揭示其在安全-舒适权衡方面的优缺点，并为未来的研究提供指导。

技术框架：Follow-Bench包含以下主要模块：1) 场景生成器：用于生成各种不同的场景，包括不同的目标轨迹模式、人群动态和环境布局。2) 运动规划器：集成了多种现有的RPF规划器，并提供了一个统一的接口，方便用户添加自定义的规划器。3) 评估模块：根据预定义的评估指标，对规划器的性能进行评估，包括安全性（如碰撞次数）、舒适性（如与目标的距离和角度）以及效率（如跟随时间）。4) 可视化模块：用于可视化机器人的运动轨迹和周围环境，方便用户进行调试和分析。

关键创新：Follow-Bench的主要创新在于其全面性和统一性。它不仅考虑了多种不同的场景和评估指标，还提供了一个统一的平台，方便用户进行算法的评估和比较。此外，Follow-Bench还重新实现了多种现有的RPF规划器，确保了评估的公平性和可重复性。

关键设计：Follow-Bench的关键设计包括：1) 场景生成器的参数化设计，允许用户灵活地控制场景的复杂度和多样性。2) 评估指标的标准化定义，确保不同算法的评估结果具有可比性。3) 运动规划器的模块化设计，方便用户添加和修改算法。具体参数设置和损失函数等细节取决于所评估的RPF算法，Follow-Bench提供统一接口，不对具体算法进行限制。

📊 实验亮点

通过在Follow-Bench上对六种代表性的RPF规划器进行评估，发现现有算法在安全性和舒适性之间存在明显的权衡。例如，某些算法在安全性方面表现良好，但可能会牺牲舒适性，导致目标人物感到不适。在真实世界实验中，对基准测试中表现最好的两个规划器进行了评估，验证了Follow-Bench的有效性，并为实际部署提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于个人助理机器人、安保巡逻机器人、养老服务机器人和物流机器人等领域。通过Follow-Bench，研究人员可以更方便地开发和评估新的RPF算法，从而提高机器人在复杂环境中的安全性和舒适性，使其能够更好地服务于人类。

📄 摘要（原文）

Robot person following (RPF) -- mobile robots that follow and assist a specific person -- has emerging applications in personal assistance, security patrols, eldercare, and logistics. To be effective, such robots must follow the target while ensuring safety and comfort for both the target and surrounding people. In this work, we present the first comprehensive study of RPF, which (i) surveys representative scenarios, motion-planning methods, and evaluation metrics with a focus on safety and comfort; (ii) introduces Follow-Bench, a unified benchmark simulating diverse scenarios, including various target trajectory patterns, crowd dynamics, and environmental layouts; and (iii) re-implements six representative RPF planners, ensuring that both safety and comfort are systematically considered. Moreover, we evaluate the two best-performing planners from our benchmark on a differential-drive robot to provide insights into the real-world deployment of RPF planners. Extensive simulation and real-world experiments provide a quantitative study of the safety-comfort trade-offs of existing planners, while revealing open challenges and future research directions.