[논문 리뷰] Help, Anyone? A User Study For Modeling Robotic Behavior To Mitigate Malfunctions With The Help Of The User

Markus Bajones, Astrid Weiss외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 06. 08.

Social Robot Interaction and HRI참고 문헌 14인용 수 14

한 줄 요약

이 연구는 가정 내 작업 환경에서 이동 장애가 반복적으로 발생할 경우 서비스 로봇이 사전에 사용자 도움을 요청함으로써 이를 복구할 수 있는지 조사한다. 38명의 참가자가 레고 조립 작업을 함께 수행하는 동료 관계에서 진행된 Wizard-of-Oz 실험을 통해 검증하였다. 주요 결과로는, 마지막으로 명령을 내린 사용자 또는 로봇에 가장 가까이 있는 사용자가 도움을 주기보다 더 높은 경향이 있었으며, 고장이 발생하더라도 사용자가 인식하는 로봇의 지능성이나 친근함이 유지되어, 자율적 인간-로봇 상호작용(HRI)에서 사용자 보조를 복구 전략으로 활용할 수 있음을 시사한다.

ABSTRACT

Service robots for the domestic environment are intended to autonomously provide support for their users. However, state-of-the-art robots still often get stuck in failure situations leading to breakdowns in the interaction flow from which the robot cannot recover alone. We performed a multi-user Wizard-of-Oz experiment in which we manipulated the robot's behavior in such a way that it appeared unexpected and malfunctioning, and asked participants to help the robot in order to restore the interaction flow. We examined how participants reacted to the robot's error, its subsequent request for help and how it changed their perception of the robot with respect to perceived intelligence, likability, and task contribution. As interaction scenario we used a game of building Lego models performed by user dyads. In total 38 participants interacted with the robot and helped in malfunctioning situations. We report two major findings: (1) in user dyads, the user who gave the last command followed by the user who is closer is more likely to help (2) malfunctions that can be actively fixed by the user seem not to negatively impact perceived intelligence and likability ratings. This work offers insights in how far user support can be a strategy for domestic service robots to recover from repeating malfunctions.

연구 동기 및 목표

• 사용자가 가정 내 작업 환경에서 반복적인 이동 장애가 발생하는 상황에서 로봇을 도와주려는 의향이 있는지 조사한다.
• 특히 거리와 최근 상호작용 여부와 같은 사용자 행동이 도움 주기 의향을 어떻게 예측할 수 있는지 이해한다.
• 사용자가 제공하는 복구 조치가 로봇의 지능성, 친근함, 작업 기여도에 미치는 영향을 평가한다.
• 상호작용 이력과 공간적 근접도를 기반으로 가장 적합한 도우미를 사전에 선택하는 로봇 행동을 모델링한다.

제안 방법

• 모바일 로봇을 활용해 19개의 사용자 동료 조가 레고 조립 작업을 수행하는 Wizard-of-Oz 실험을 실시하였다.
• 이동 장애(예: 도달 불가 목표, 충돌 등)를 유도하고, 정해진 전략에 따라 로봇이 도움 요청을 유도하였다.
• 레이저 레인지 파인더와 카메라 시스템을 사용해 사용자를 시각적으로 감지하고, 근접도와 마지막 명령을 내린 사람을 확인하였다.
• 근접도와 최근 명령 기록을 기반으로 가장 적합한 사용자를 선택하는 의사결정 알고리즘(알고리즘 1)을 구현하였다.
• 영상 기록에서 반응 시간(t_react)과 도움 지속 시간(t_help)을 수집하여 반응 역학을 분석하였다.
• 반사적 자기 보고 설문지를 적용하여 고장 발생 후 로봇의 지능성, 친근함, 기여도에 대한 인식 변화를 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사용자가 최근에 명령을 내린 행동이 고장 발생 시 로봇을 도와줄 가능성을 높이는가?
• RQ2 로봇과의 공간적 근접도가 사용자의 도움 제공 의향에 영향을 미치는가?
• RQ3 반복적인 고장이 사용자가 인식하는 로봇의 지능성과 친근함에 영향을 미치는가?
• RQ4 사용자 상호작용 이력과 근접도 신호를 기반으로 로봇이 사전에 가장 적합한 도우미를 선택하는 행동을 모델링할 수 있는가?

주요 결과

• 최근에 명령을 내린 사용자는 최근 상호작용이 없는 사용자보다 로봇을 도와줄 가능성이 유의미하게 높았다.
• 로봇에 물리적으로 더 가까이 있는 사용자도 도움 요청에 더 높은 확률로 반응하였다.
• 사용자가 적극적으로 개입이 필요한 고장은 인식된 지능성이나 친근함 평가에 부정적인 영향을 미치지 않았다.
• 반응 시간(t_react)이 때로 음수였는데, 이는 도움 요청이 완전히 발화되기 전에 사용자가 로봇 쪽으로 움직이기 시작했음을 의미하며, 예측 가능한 행동을 보였음을 시사한다.
• 표준 조건과 다른 작업 조건 간에 반응 시간이나 도움 지속 시간에 유의미한 차이가 없었으며, 이는 사용자의 반응성이 일관됨을 나타낸다.
• 로봇의 도움 요청은 종종 사전적이고 협력적인 자세로 인식되었으며, 반복적인 실패에도 불구하고 긍정적인 인식을 유지하는 데 기여하였다.