[논문 리뷰] A Systematic Literature Review of Experiments in Socially Assistive Robotics using Humanoid Robots

Floris Erich, Masakazu Hirokawa외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 11. 15.

Social Robot Interaction and HRI참고 문헌 23인용 수 10

한 줄 요약

이 체계적 문헌 고찰은 사회적 보조 로봇(SAR) 분야에서 인간형 로봇을 다룬 16篇의 연구를 분석하며, 행동 기반 프레임워크를 사용하여 로봇 유형, 제어 방법, 행동, 센서, 액추에이터를 검토한다. 주요 기여는 SAR 분야의 소프트웨어 제품 라인 설계를 위한 개념적 프레임워크와 데이터 기반 통찰을 제공하는 것으로, 초보 개발자를 위한 도메인 특화 TDM(목표-동기-수 Mittel) 아키텍처를 통해 이루어진다.

ABSTRACT

We perform a Systematic Literature Review to discover how Humanoid robots are being applied in Socially Assistive Robotics experiments. Our search returned 24 papers, from which 16 were included for closer analysis. To do this analysis we used a conceptual framework inspired by Behavior-based Robotics. We were interested in finding out which robot was used (most use the robot NAO), what the goals of the application were (teaching, assisting, playing, instructing), how the robot was controlled (manually in most of the experiments), what kind of behaviors the robot exhibited (reacting to touch, pointing at body parts, singing a song, dancing, among others), what kind of actuators the robot used (always motors, sometimes speakers, hardly ever any other type of actuator) and what kind of sensors the robot used (in many studies the robot did not use any sensors at all, in others the robot frequently used camera and/or microphone). The results of this study can be used for designing software frameworks targeting Humanoid Socially Assistive Robotics, especially in the context of Software Product Line Engineering projects.

연구 동기 및 목표

• 실제 인간 피험자를 포함한 실증 연구를 통해 사회적 보조 로봇(SAR) 분야에서 인간형 로봇의 실제 적용 사례를 식별하고 분석하기.
• 특히 로봇 자율성, 행동, 상호작용 메커니즘에 중점을 두어 SAR 시스템의 설계 및 제어 패턴을 이해하기.
• 소프트웨어 제품 라인 공학(SPLE) 원리를 활용하여 SAR 분야의 도메인 특화 소프트웨어 프레임워크 개발을 안내하기.
• 재사용 가능한 행동 빌딩 블록과 적절한 그래픽 프로그래밍 표기법을 식별하여 초보 개발자를 지원하기.
• 향후 연구에서 로그된 실험 데이터로부터 행동 스크립트를 프로세스 마이닝 기법을 사용해 추출할 수 있는지 타당성을 평가하기.

제안 방법

• Web of Science를 활용한 체계적 문헌 고찰(SLR)을 수행하였으며, 복합 검색어로 '(social or socially) and assistive and (robots or robotics) and humanoid'를 사용하였다.
• 포함/배제 기준을 적용: 실질적 인간 피험자와 실증적 구현을 포함한 주요 연구만 포함하였으며, 이론적 또는 종합적 논문은 배제하였다.
• 행동 기반 로봇공학에서 영감을 얻은 개념적 프레임워크를 사용하여 6개 차원을 분석: 로봇 유형, 응용 목표, 제어 방법, 나타난 행동, 센서, 액추에이터.
• 로봇과 인간 피험자의 자율성 기반으로 제어 방법을 세 단계로 분류: 수동, 혼합, 자율.
• 프레임워크를 사용해 포함된 16편의 논문에서 데이터를 추출하였으며, 이중 검토자 검증을 통해 신뢰성 확보.
• 초보 프로그래머를 고려한 도메인 특화 TDM(목표-동기-수 Mittel) 아키텍처를 제안하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사회적 보조 로봇 실험에서 가장 흔하게 사용되는 인간형 로봇은 무엇인가?
• RQ2 인간형 로봇을 사용한 SAR 응용의 주요 목표는 무엇인가? (예: 교육, 지시, 놀이, 보조 등)
• RQ3 이 로봇들은 어떻게 제어되는가? 수동, 반자율, 또는 완전 자율이며, 이는 시스템 설계에 어떤 함의를 갖는가?
• RQ4 인간형 SAR 로봇이 나타내는 행동 유형은 무엇이며, 어떻게 유도되는가?
• RQ5 현재 SAR 실험에서 가장 흔한 센서 및 액추에이터 구성은 무엇인가?

주요 결과

• 검토된 연구에서 가장 널리 사용된 인간형 로봇은 NAO 로봇이었으며, 접근하기 쉬운 프로그래밍 인터페이스와 어린이 크기의 체형 덕분이었다.
• 다수의 실험에서 수동 또는 혼합 제어(와이즈맨 오브 오지 설정)가 사용되어 완전 자율 시스템의 구현이 제한됨을 시사한다.
• 일반적인 로봇 행동으로는 촉각에 반응하거나 신체 부위를 가리키며 춤추거나 노래하는 행동이 있었으며, 대부분 단순한 감지 입력에 의해 유도되었다.
• 모터가 주요 액추에이터였고, 대부분의 연구에서 스피커가 사용되었으며, LED와 같은 다른 액추에이터는 거의 보고되지 않았다.
• 센서가 자주 누락된 연구가 많았으며, 많은 로봇이 센서 없이 작동했지만, 사용된 경우에도 카메라와 마이크가 가장 흔했다.
• SAR 분야에 도메인 특화 소프트웨어 프레임워크가 강력히 필요하며, 특히 초보 개발자를 위한 그래픽 프로그래밍 지원과 재사용 가능한 행동 구성 요소를 포함한 프레임워크가 필요하다는 점을 이 리뷰가 밝혀냈다.