[論文レビュー] Direct and Indirect Communication in Multi-Human Multi-Robot Interaction

Jayam Patel, Tyagaraja Ramaswamy+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 1, 2021

Human-Automation Interaction and Safety参考文献 51被引用数 5

ひとこと要約

本研究は、マルチヒューマンマルチロボットインタラクションにおける直接的および間接的コミュニケーションを調査し、オペレーター間の間接的コミュニケーションを支援するマルチスケールのグラフィカルユーザインターフェースを提案する。18名の参加者と9台のロボットを用いたユーザースタディにおいて、音声による対話とインターフェースを介したシグナルの併用（ミックスドコミュニケーション）が最適であり、作業負荷とパフォーマンスのバランスを取った上で、意識、信頼性、使いやすさが著しく向上した。

ABSTRACT

How can multiple humans interact with multiple robots? The goal of our research is to create an effective interface that allows multiple operators to collaboratively control teams of robots in complex tasks. In this paper, we focus on a key aspect that affects our exploration of the design space of human-robot interfaces -- inter-human communication. More specifically, we study the impact of direct and indirect communication on several metrics, such as awareness, workload, trust, and interface usability. In our experiments, the participants can engage directly through verbal communication, or indirectly by representing their actions and intentions through our interface. We report the results of a user study based on a collective transport task involving 18 human subjects and 9 robots. Our study suggests that combining both direct and indirect communication is the best approach for effective multi-human / multi-robot interaction.

研究の動機と目的

• 直接的（音声／ジェスチャー）および間接的（インターフェース経由）のヒューマン間コミュニケーションモードが、マルチヒューマンマルチロボットシステムにおける協働に与える影響を調査すること。
• 人間オペレーター間のマルチスケール制御および間接的コミュニケーションを支援する、新しいグラフィカルユーザインターフェースの設計および評価すること。
• コミュニケーションモードが、集団搬送タスクにおける意識、作業負荷、信頼性、インターフェースの使いやすさといった主要指標に与える影響を評価すること。
• 直接的コミュニケーションと間接的コミュニケーションを併用するミックスドコミュニケーションが、単独のコミュニケーションモードを上回ることを特定すること。
• 複雑なヒューマンロボットインタラクションシナリオにおいて、オペレーターの経験とコミュニケーションの好みが時間経過とともにどのように変化するかを検討すること。

提案手法

• 複数のオペレーターが、ロボット指向、チーム指向、環境指向の制御を可能にするマルチスケールのグラフィカルユーザインターフェースを開発した。
• インターフェース内でのエージェントの状態、目的、チームレベルのアノテーションなどの視覚的シグナルを通じて、間接的コミュニケーションを実装した。
• 18名の参加者（2名1チーム）が、実際の移動型ロボット9台を用いた集団物搬タスクを制御する制御されたユーザースタディを実施した。
• 4つのコミュニケーション条件（通信なし：NC、直接通信：DC、間接通信：IC、ミックスドコミュニケーション：MC）を評価した。
• 性能データ（客観的）、主観的評価（SART、信頼性、作業負荷）、および特徴の使いやすさを、好みの順位付けのボーダー集計分析により収集した。
• パフォーマンスのトレンドと主観的フィードバックを用いて、学習効果を試行回数ごとに分析し、時間経過に伴う適応を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 直接的コミュニケーション（音声／ジェスチャー）と間接的コミュニケーション（インターフェース経由）を比較した場合、オペレーターの意識、信頼性、作業負荷にどのような差が生じるか？
• RQ2 直接的および間接的コミュニケーションを併用する（ミックスドコミュニケーション）ことで、協働パフォーマンスおよびインターフェースの使いやすさにどのような影響があるか？
• RQ3 繰り返し試行を通じて、オペレーターの好みとパフォーマンスはどのように変化するか？また、学習がコミュニケーションモードの有効性に果たす役割は何か？
• RQ4 複数のオペレーターが関与するマルチロボット制御タスクにおいて、インターフェース設計が間接的コミュニケーションを効果的に支援しているか？
• RQ5 直接的コミュニケーションが欠如することで、情報品質が低くても集中力が向上し、信頼性が向上する傾向はあるか？

主な発見

• ミックスドコミュニケーション（MC）は、情報品質、意識、信頼性のバランスが最良であり、データベースおよび好みベースのボーダー集計（72/72）で最高順位を記録した。
• 直接的コミュニケーション（DC）は、間接的コミュニケーション（IC）よりも情報品質と量が高く、意識が向上したが、状況の不安定性とばらつきも増加した。
• 間接的コミュニケーション（IC）では信頼性が高かったが、好みの順位付けでは直接的コミュニケーションが上回った（49/72）。これは、なじみやすさと即時性が好みに与える影響を支持する。
• 直接的コミュニケーションが欠如することで、アーザル（覚醒）が上昇し、信頼性が向上した。これは、間接的コミュニケーションのみのモードが認知的負荷を軽減し、集中力を高めることを示唆している。
• 明確な学習効果が試行回数にわたって観察された。パフォーマンスは時間経過とともに向上し、これがコミュニケーションモード間で顕著な客観的パフォーマンス差が生じない理由を説明している可能性がある。
• オペレーターは、タスク開始時（戦略決定のため）およびタスク終了直前（調整のため）に主に直接的コミュニケーションを使用しており、これは高レベルの計画と最終同期化におけるその役割を示している。