[論文レビュー] A Survey of Multi-Agent Human-Robot Interaction Systems

Abhinav Dahiya, Alexander Mois Aroyo+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 10, 2022

Human-Automation Interaction and Safety被引用数 8

ひとこと要約

本調査では、三人称的相互作用の枠組みを用いて、多エージェント人間-ロボット相互作用（HRI）システムを分析するための構造的フレームワークを提示する。三つのコアな側面（チーム構造、相互作用スタイル、計算的特性）を特定し、五つの主要な属性（チーム規模、チーム構成、相互作用モデル、通信モダリティ、ロボット制御）を用いて分析する。多ヒューマン・マルチロボットシステムにおける安全性、スケーラビリティ、透明性の分野における重要な課題を強調し、異種チームにおける人間行動理解のためのより深い研究の必要性を提言する。

ABSTRACT

This article presents a survey of literature in the area of Human-Robot Interaction (HRI), specifically on systems containing more than two agents (i.e., having multiple humans and/or multiple robots). We identify three core aspects of ``Multi-agent" HRI systems that are useful for understanding how these systems differ from dyadic systems and from one another. These are the Team structure, Interaction style among agents, and the system's Computational characteristics. Under these core aspects, we present five attributes of HRI systems, namely Team size, Team composition, Interaction model, Communication modalities, and Robot control. These attributes are used to characterize and distinguish one system from another. We populate resulting categories with examples from recent literature along with a brief discussion of their applications and analyze how these attributes differ from the case of dyadic human-robot systems. We summarize key observations from the current literature, and identify challenges and promising areas for future research in this domain. In order to realize the vision of robots being part of the society and interacting seamlessly with humans, there is a need to expand research on multi-human -- multi-robot systems. Not only do these systems require coordination among several agents, they also involve multi-agent and indirect interactions which are absent from dyadic HRI systems. Adding multiple agents in HRI systems requires advanced interaction schemes, behavior understanding and control methods to allow natural interactions among humans and robots. In addition, research on human behavioral understanding in mixed human-robot teams also requires more attention. This will help formulate and implement effective robot control policies in HRI systems with large numbers of heterogeneous robots and humans; a team composition reflecting many real-world scenarios.

研究の動機と目的

• 従来の二重的相互作用を超えて、多エージェントHRIシステム分野の既存研究を体系的に整理・分類すること。
• 二重的HRIシステムと多エージェントHRIシステムの間の構造的・機能的差異を特定すること。
• 多エージェント人間-ロボットチームにおける安全性、スケーラビリティ、透明性といった重要な課題を強調すること。
• 異種人間-ロボットチームにおける人間行動理解のための研究を促進すること。
• 将来的な多エージェントHRI研究の比較と前進を可能にする標準化されたフレームワークを提供すること。

提案手法

• 著者らは、多エージェントHRIの三つのコアな側面（チーム構造、相互作用スタイル、計算的特性）を定義し、システムを体系的に分類する。
• システムの特徴付けと比較に用いる五つの主要な属性（チーム規模、チーム構成、相互作用モデル、通信モダリティ、ロボット制御）を用いる。
• 相互作用モデルのグラフ表現を導入し、ノードがエージェントを表し、有向エッジが情報の流れを示す。
• 2015年から2023年までの文献を分析し、多エージェントHRI分野における実世界の実装と理論的枠組みに焦点を当てる。
• 本フレームワークを、ロボット支援建設作業、マルチロボット制御、協働的人間-ロボットチームなどのシステムに適用して分類する。
• 安全性、スケーラビリティ、透明性の分野における課題を、テーマ分析を通じて評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多エージェントHRIシステムは、構造的および機能的に二重的ヒューマンロボットシステムとどのように異なるか？
• RQ2 一つの多エージェントHRIシステムを他のものと区別するための主要な属性は何か？
• RQ3 相互作用モデルと通信モダリティは、多エージェントHRIにおける協調性とパフォーマンスにどのように影響を与えるか？
• RQ4 多エージェントHRIシステムにおいて、安全性、スケーラビリティ、透明性を確保するための主な課題は何か？
• RQ5 異種人間-ロボットチームにおける人間行動理解をどのように向上させることができるか？

主な発見

• 多エージェントHRIシステムは、間接的かつ複数エージェント間の相互作用を伴うため、二重的システムに比べて、より高度な協調、行動理解、制御戦略を必要とする。
• 既存の安全性フレームワークは、主にロボットが人間を避けることに焦点を当てているが、協働作業では安全な共作業と共有作業空間の運用が求められる。
• スケーラビリティは依然として大きな課題であり、理論的な解決策の多くは、現実の人間とロボットを含む実世界システムではまだ検証されていない。
• 意思決定の透明性と動きの可視性（motion legibility）の向上は信頼性とパフォーマンスを高めるが、異種人間-ロボットチームにおける研究は限定的である。
• 現在の透明性および意思決定認識に関する研究は、主に単一ロボットまたは同種ロボットチームに限定されており、混合チームを対象とした研究はほとんどない。
• 提示されたフレームワークにより、多エージェントHRIシステムの体系的比較が可能となり、モデリング、制御、行動理解分野におけるギャップが特定された。