यह शोधपत्र रोबोटिक्स में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बढ़ते उपयोग और जटिल सामाजिक परिवेशों के अनुकूल स्वायत्त प्रणालियों के लिए एल्गोरिदम के सक्रिय विकास को ध्यान में रखते हुए, सुरक्षित और कुशल सामाजिक नेविगेशन के लिए एक नवीन विधि प्रस्तुत करता है। मौजूदा संभाव्यता मॉडल और सुरक्षा क्षेत्र निर्माण विधियाँ मुख्यतः वर्गीकरण दृष्टिकोणों और स्पष्ट नियमों पर निर्भर करती हैं, जिससे सुरक्षा क्षेत्रों को परिभाषित करने की उनकी क्षमता सीमित हो जाती है। यह अध्ययन टोपोलॉजिकल डेटा विश्लेषण के माध्यम से टोपोलॉजिकल विशेषताओं का लाभ उठाकर व्याख्या योग्य सुरक्षा क्षेत्र उत्पन्न करने की एक विधि प्रस्तावित करता है। सबसे पहले, हम टोपोलॉजिकल विशेषताओं के आधार पर सुरक्षित और असुरक्षित सिमुलेशन में अंतर करने के लिए एक वैश्विक नियम-आधारित वर्गीकरण का उपयोग करते हैं। इसके बाद, हम एक सुरक्षा क्षेत्र, $S_\varepsilon$, को एक ट्यूनेबल SVM क्लासिफायर और ऑर्डर सांख्यिकी का उपयोग करके टोपोलॉजिकल विशेषता स्थान में एक टकराव-मुक्त क्षेत्र के रूप में परिभाषित करते हैं। यह एक मजबूत और मापनीय निर्णय सीमा प्रदान करता है जो न्यूनतम वर्गीकरण त्रुटि $\varepsilon$ की गारंटी देता है। टकरावों की उपस्थिति या अनुपस्थिति के आधार पर सिमुलेशन को वर्गीकृत करके, यह अध्ययन उन विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है जो टोपोलॉजिकल विशेषताओं पर विचार नहीं करते हैं। इसके अलावा, हम एक सुरक्षा क्षेत्र को परिभाषित करते हैं जो गतिरोध को रोकता है और इसे एक सिमुलेशन स्थान को परिभाषित करने के लिए एकीकृत करता है जो सुरक्षित और कुशल नेविगेशन सुनिश्चित करता है।
