[論文レビュー] Challenges in Collaborative HRI for Remote Robot Teams

Helen Hastie, David A. Robb+7 more|arXiv (Cornell University)|May 17, 2019

Human-Automation Interaction and Safety参考文献 41被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、遠隔地のロボットチームにおける人間-ロボット協働の信頼性を調査し、社会的スキルと可視化ツールを備えた中間者ロボットを提案する。制御された実験において、初期段階で低レベルの制御を割り当てる（ロボットが提案する行動を承認する）と、参加者はシステムをより信頼した。これは、初期の制御移管が、信頼性の認識を高め、誤りの可能性を低く感じさせることを示唆している。

ABSTRACT

Collaboration between human supervisors and remote teams of robots is highly challenging, particularly in high-stakes, distant, hazardous locations, such as off-shore energy platforms. In order for these teams of robots to truly be beneficial, they need to be trusted to operate autonomously, performing tasks such as inspection and emergency response, thus reducing the number of personnel placed in harm's way. As remote robots are generally trusted less than robots in close-proximity, we present a solution to instil trust in the operator through a `mediator robot' that can exhibit social skills, alongside sophisticated visualisation techniques. In this position paper, we present general challenges and then take a closer look at one challenge in particular, discussing an initial study, which investigates the relationship between the level of control the supervisor hands over to the mediator robot and how this affects their trust. We show that the supervisor is more likely to have higher trust overall if their initial experience involves handing over control of the emergency situation to the robotic assistant. We discuss this result, here, as well as other challenges and interaction techniques for human-robot collaboration.

研究の動機と目的

• オフショアエネルギー施設のような高リスクな遠隔環境における人間-ロボット協働の課題に対処すること。
• 人間の監視者とロボットアシスタントの間での制御の分配が、遠隔ロボットチームにおける信頼に与える影響を調査すること。
• 社会的ロボットと可視化技術の役割が、人間-ロボットチームワークと状況認識をどのように向上させるかを検討すること。
• 初期の制御レベル（高レベル対低レベル）が、長期的な信頼とシステム信頼性の認識に与える影響を評価すること。
• 自律ロボットチームの設計原則を示し、自律性、透明性、人的監視のバランスをとること。

提案手法

• GazeboとROSを用いて、複雑で制限された移動条件を模擬したオフショアプラットフォームのシミュレーション環境を構築した。
• Furhatベースの身体的会話エージェント（中間者ロボット）を用い、人間の監視者と遠隔ロボット間の通信を仲介した。
• ロボットの行動とタスク進行をシミュレートするため、ウィザード・オブ・オズの設定に、有限状態オートマトンを採用した。
• 参加者は2つの緊急対応シナリオを経験した：1つは高制御（ロボットの行動選択を人間が行う）、もう1つは低制御（ロボットが提案する行動を承認する）。
• 信頼性は14項目のSchaefer信頼度チェックリストを用いて測定され、条件の順序（HC-first 対 LC-first）に基づく比較分析が行われた。
• 統計的分析には、特に誤りの可能性の認識に関する信頼度チェックリスト反応の有意性を評価するため、ウィルコクソン・マン・ホイットニー検定が用いられた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人間監視者が初期段階で譲渡された制御レベルが、遠隔ロボットチーム全体の信頼にどのように影響するか？
• RQ2 高制御対低制御の条件への曝露順序が、システム信頼性と信頼の認識に影響を与えるか？
• RQ3 社会的表現を示す中間者ロボットは、遠隔人間-ロボットチームワークにおける信頼性と状況認識を向上させられるか？
• RQ4 中間者ロボットの社会的シグナルと言語的行動が、人間がロボットの能力と誤りの可能性をどのように認識するかに与える影響は何か？
• RQ5 動的で高リスクな状況において、共有制御が信頼を維持する上で果たす役割は何か？

主な発見

• 初期に低制御（ロボットが提案する行動を承認）の経験をした参加者は、高制御から始めた参加者と比較して、ロボットの信頼性、特に誤りの可能性に関する認識において、有意に高い信頼を示した。
• LC-first参加者の中央値としての誤りの可能性の認識は10であり、HC-first参加者は20であった。有意差はp < 0.05で確認された。
• 独立して2つの制御条件を比較した場合、信頼スコアに全体的な有意差は認められなかったが、曝露順序の影響が顕著なバイアス効果を示した。
• 結果から、初期の制御移管が信頼を高めることを示唆しており、信頼と制御が常に相反するのではなく、戦略的に管理可能である可能性がある。
• 本研究は、非専門家ユーザーが制御を減らした学習段階を経ることで、自らのメンタルモデルを構築した後に制御を引き取るのに有益であることを示している。
• 今後の研究では、時間的制約のある状況で故障後に信頼を回復させるために、表情豊かな発話、視線の接触、誤りの謝罪といった社会的行動が果たす役割を調査する必要がある。