[論文レビュー] Robot Health Indicator: A Visual Cue to Improve Level of Autonomy Switching Systems

Aniketh Ramesh, Madeleine Englund+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 12, 2023

Human-Automation Interaction and Safety被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、ロボットの性能劣化をリアルタイムで可視化するビデオゲーム風の視覚的インジケータ「ロボットヘルスバー」を提案する。8名の参加者を対象としたパイロットスタディにおいて、低劣化状態では手動操作への依存が減少したが、高劣化状態では操作者の干渉が増加し、わずかに高い知覚的作業負荷を伴いながらもリスク低減が実現された。この結果、認知的負荷が低く、透明性の高い人間-ロボット協働インターフェースの設計に役立つ知見が得られた。

ABSTRACT

Using different Levels of Autonomy (LoA), a human operator can vary the extent of control they have over a robot's actions. LoAs enable operators to mitigate a robot's performance degradation or limitations in the its autonomous capabilities. However, LoA regulation and other tasks may often overload an operator's cognitive abilities. Inspired by video game user interfaces, we study if adding a 'Robot Health Bar' to the robot control UI can reduce the cognitive demand and perceptual effort required for LoA regulation while promoting trust and transparency. This Health Bar uses the robot vitals and robot health framework to quantify and present runtime performance degradation in robots. Results from our pilot study indicate that when using a health bar, operators used to manual control more to minimise the risk of robot failure during high performance degradation. It also gave us insights and lessons to inform subsequent experiments on human-robot teaming.

研究の動機と目的

• 遠隔ロボット操作における人間が関与する自律度（LoA）切り替えシステムの認知的負荷と知覚的作業負荷を低減すること。
• ロボット性能劣化のリアルタイム可視化により、人間-ロボットインタラクションにおける信頼性と透明性を向上させること。
• ビデオゲーム風の視覚的インジケータ（ロボットヘルスバー）が、高認知的負荷下でのロボットナビゲーションタスクにおけるオペレータの意思決定をどのように向上させるかを評価すること。
• オペレータの経験水準に応じたヘルスバーインターフェースのユーザーフレンドリーな設計要件を同定すること。

提案手法

• ロボットヘルスバーは、ロボットバイタルスおよびロボットヘルスフレームワークに基づき、合計ランタイム性能劣化を反映する色分けされたUI要素として実装された。
• 本システムは、GazeboでシミュレートされたClearpath Huskyロボットを用いたモバイルロボットナビゲーションタスクでテストされた。条件は、ヘルスバーありとなしの2通りであった。
• 参加者は、空の状態、障害物が多数ある状態、レーザー雑音による劣化が発生する状態という3つのアリーナ条件で、高認知的負荷下でのタスクを実施した。
• タスク完了時間、回転回数、回答の正確性、およびアンケートによる知覚的作業負荷を測定した。
• 3段階のインターフェース透過度において、透明性、信頼性、理解のしやすさを5段階リッカート尺度で評価した。
• 視覚的インジケータの改善を目的として、質的フィードバックを収集した。具体的には、目立たせ方、モダリティの使用、数値表現の工夫について検討した。

Figure 1 . Condition A arena (L to R): 1) Empty, 2) With obstacles and uneven terrain, 3) 2D map with waypoints marked and locations where laser noise was introduced.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ロボットヘルスバーの導入により、自律度（LoA）切り替え意思決定に要する知覚的作業負荷は低下するか？
• RQ2 高認知的負荷下でのロボット操作において、ロボットヘルスバーはオペレータの信頼性、透明性、意思決定にどのように影響を与えるか？
• RQ3 初心者と熟練オペレータは、ロボットヘルスバーを用いたLoA制御において、どのように異なる認識・使用行動を示すか？
• RQ4 ロボットヘルスバーの効果的かつ使いやすい設計を向上させるための改善策は何か？

主な発見

• 特に高性能劣化状態下では、ロボットヘルスバーが表示された際、オペレータが手動操作をより頻繁に使用した。これは、障害リスクの低減を目的としたものであった。
• ヘルスバーの導入により認知的負荷やタスク完了時間に顕著な増加は認められなかったが、条件Aでは知覚的作業負荷が有意に上昇した（p < 0.05）。
• 初心者オペレータは色の変化といったシンプルな視覚的インジケータを好んだのに対し、熟練オペレータはより詳細な情報を求める傾向にあり、心理的モデルの相違が示された。
• 中程度の透過度は全体的に最も低い評価を受け、情報が少なすぎても多すぎても、認識の明瞭さが低下することが示唆された。
• 6名の参加者が最高透過度を、LoA切り替えの理由を理解する上で最も好ましいと評価したが、2名は最も低い評価をした。これは個人差の存在を示している。
• 参加者からは、ヘルスバーをより目立たせる、[0,1]スケールではなくパーセンテージ値を表示する、ドロップダウンメニューを避ける、低ヘルス状態では点滅や音声アラートなどのマルチモーダルアラートを追加する、といった改善提案がなされた。

Figure 2 . Condition A - Interface with Robot Health Bar. The green colour indicates the robot is ’healthy’