无论是纽约市市长为了政治需要驱逐服务机器人和移动机器人正在逐步进入许多人口稠密的环境，包括医院，购物中心和人们的住所。为了使这些机器人与周围环境中的人类互动，他们（机器人设计者）应该尊重与他人共享给定环境相关的许多潜规则。 　　国外就针对于此有相关的研究，例如考虑到这一点，内华达州里诺大学的研究人员最近开发了一种非线性，多目标优化方法，该方法可以在移动机器人中实现具有社交意识的导航。这种方法最早在2018年国际机器人与系统大会（IROS）上发表的一篇论文中有过概述，现在在arXiv上发表，它确保了机器人不会侵入周围人的个人空间，同时还可以使人机更有效在几种情况下的交互（HRI）。
应用于几种情况，在这几种情况下，机器人必须尊重社会规范，例如，不得侵犯人们的个人空间。他们发现他们的方法在许多情况下都很好用，包括在走廊，美术馆或在提示时的互动，会主动礼让和交互。 图片来源：Banisetty等。 　　Feil-Seifer说：“我们还没有与其他具有社会意识的导航计划者进行直接比较；但这是为未来计划的。” “但是，与不考虑社交动态的传统计划者相比，该机器人在走廊上经过时会给人更多的空间，同时还能继续朝着理想的目标前进。” 　　在最近的研究中，研究人员在模拟的PR2机器人的二维模拟中以及在先锋3DX移动机器人的现实世界中评估了他们的方法。他们的发现表明，他们的方法可以处理涉及完整和非完整机器人的多种交互方案。 　　Feil-Seifer说：“实际上，这份初始论文证明了这种方法至少可以在模拟环境中起作用。” “后来的工作已经在现实世界和各种各样的社会场景中证明了这一点，这些场景既考虑了其他人又考虑了与机器人交互环境有关的因素（例如，感兴趣的地方，例如墙上的绘画），这些因素也与人们的社会意识有关。 ”。 　　总体而言，Feil-Seifer和他的同事所做的工作突出表明，有必要开发工具以提高机器人的社会意识，以确保它们不会使人们感到不舒服，从而促进他们融入社会。将来，他们开发的非线性优化方法最终可以简化办公室，医院和其他各种环境中移动机器人的使用。 　　“我们现在正在继续扩展我们的社交意识导航（SAN）计划程序的功能，以包括更广泛的社交互动，以更好地了解社交环境，从而可以正确地确定要优先考虑的目标，并使系统发挥更鲁棒，也有更大的作用。” Feil-Seifer说。“我们还计划研究社交感知导航对观察交互的人们的直接影响以及它如何影响他们对机器人的感知，因为这将有助于验证社交感知导航的必要性。”