[論文レビュー] Robot Assisted Tower Construction - A Resource Distribution Task to Study Human-Robot Collaboration and Interaction with Groups of People

Malte Jung, Dominic DiFranzo+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 22, 2018

Social Robot Interaction and HRI参考文献 58被引用数 14

ひとこと要約

本論文は、人間とロボットの協働をグループ設定で研究するための新しい実験的フレームワーク「タワービルディングタスク」を紹介する。このタスクでは、ロボットによる物理的資源（木材ブロック）の不均等な分配が、チームのダイナミクスとパフォーマンスにどのように影響するかを検討する。研究では、リソース配分が、チーム内での公平性の認識、人間関係のダイナミクス、タスク成果に顕著な影響を与えることが示された。

ABSTRACT

Research on human-robot collaboration or human-robot teaming, has focused predominantly on understanding and enabling collaboration between a single robot and a single human. Extending human-robot collaboration research beyond the dyad, raises novel questions about how a robot should distribute resources among group members and about what the social and task related consequences of the distribution are. Methodological advances are needed to allow researchers to collect data about human robot collaboration that involves multiple people. This paper presents Tower Construction, a novel resource distribution task that allows researchers to examine collaboration between a robot and groups of people. By focusing on the question of whether and how a robot's distribution of resources (wooden blocks required for a building task) affects collaboration dynamics and outcomes, we provide a case of how this task can be applied in a laboratory study with 124 participants to collect data about human robot collaboration that involves multiple humans. We highlight the kinds of insights the task can yield. In particular we find that the distribution of resources affects perceptions of performance, and interpersonal dynamics between human team-members.

研究の動機と目的

• 二名対の相互作用を超えたグループ状況における人間-ロボット協働に関する研究の不足に応えること。
• 複数人の人間を含む人間-ロボット相互作用に関する体系的なデータ収集を可能にする方法論的ツールを開発すること。
• ロボットのリソース配分意思決定が、協働環境における社会的ダイナミクスとタスク成果に与える影響を調査すること。
• 複数人での人間-ロボット協働におけるアルゴリズムのテストに適した再現可能で柔軟なタスクフレームワークを提供すること。
• 人々がグループベースのリソース配分シナリオにおけるロボット行動をどのように解釈し、反応するかを探索すること。

提案手法

• タワービルディングタスクでは、ロボットが協働的な建築タスクにおいて、2人の人間共同作業者に木材ブロック（物理的リソース）を分配する。
• このタスクは、チームの規模、構成（例：性別、文化的背景）およびロボットの身体的表現（例：視線、運動経路、スクリーンの追加）を変更することで容易に変更可能である。
• 研究者は、124名の参加者を対象とした制御されたラボ実験を通じて、ブロックの不均等な分配が協働成果に与える影響を検討した。
• 視線や発話などの高度な社会的シグナル機能を必要とせず、ロボットの行動評価が可能である。
• ウィザード・オブ・オズ研究において、相互作用戦略のプロトタイピングやアルゴリズムのテストに活用できる。
• リソース配分パターンを体系的に変化させることで、その社会的およびタスクレベルの結果を研究できる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ロボットによる物理的リソースの不均等な分配が、人間チームメンバー間の対人ダイナミクスにどのように影響するか？
• RQ2 ロボットのリソース配分が、公平性の認識とチームパフォーマンスにどのように影響するか？
• RQ3 人々は、グループ協働シナリオにおけるロボットの意思決定をどのように解釈し、意味づけているか？
• RQ4 複数人チームにおけるロボットの配分戦略が、長期的に見て社会的およびタスク関連の結果に与える影響は何か？
• RQ5 ロボットのリソース配分を、グループ参加の促進と公平性の向上を意図した干渉として活用できるか？

主な発見

• ロボットによるリソースの不均等な分配は、チームメンバーのパフォーマンスと公平性の認識に顕著な影響を与える。
• リソース配分の方法が、人間共同作業者間の対人ダイナミクス、特に支配的行動や関与度に影響を及ぼす。
• 明示的な社会的シグナルがなくても、参加者はロボットの行動を社会的に解釈し、配分パターンに基づいて役割を割り当てる。
• このタスクフレームワークは、複数人での人間-ロボット相互作用における洗練された社会的および協働的ダイナミクスを効果的に捉えている。
• このタスクは、グループ構成、ロボットの身体的表現、行動的介入といった多様な要因を研究するための汎用的かつ適合可能なフレームワークとして利用可能である。
• 本研究では、リソース配分が人間-ロボットチームにおけるタスク成果と社会的成果を形作る重要な要因であることが示された。