[논문 리뷰] Robot Health Indicator: A Visual Cue to Improve Level of Autonomy Switching Systems

Aniketh Ramesh, Madeleine Englund외 3명|arXiv (Cornell University)|2023. 03. 12.

Human-Automation Interaction and Safety인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 로봇의 실시간 성능 열화를 보여주는 비디오 게임 스타일의 시각적 신호인 '로봇 히트 포인트 바'(Robot Health Bar)를 제안한다. 로봇 바이탈스와 로봇 히트 포인트 프레임워크를 기반으로 하며, 8명의 참가자로 수행한 예비 연구에서, 저도의 성능 열화 상황에서는 수동 제어 의존도가 감소했고, 고도의 성능 열화 상황에서는 운영자 개입이 증가하여 위험 완화에 기여했으며, 약간 높은 인지적 노력이 수반되었지만, 투명하고 낮은 작업 부담을 가진 인간-로봇 협업 인터페이스 개발에 통찰을 제공하였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 원격 로봇 운영을 위한 인간-로봇 협업 수준 자율성(Level of Autonomy, LoA) 전환 시스템에서 인지적 부담과 인지적 노력 감소.
• 실시간 로봇 성능 열화를 시각적으로 전달함으로써 인간-로봇 상호작용의 신뢰성과 투명성 향상.
• 비디오 게임 스타일의 시각적 신호(로봇 히트 포인트 바)가 고인지적 부하 상황에서의 로봇 주행 작업 중 운영자 의사결정을 향상시키는지 평가.
• 운영자 경험 수준에 따라 히트 포인트 바 인터페이스의 사용자 선호도 및 디자인 권고 사항 도출.

제안 방법

• 로봇 히트 포인트 바는 로봇 바이탈스와 로봇 히트 포인트 프레임워크에서 유도된 총 주행 성능 열화를 반영하는 색상 기반 UI 요소로 구현되었다.
• Gazebo에서 Clearpath Husky 로봇을 사용한 시뮬레이션 기반 이동 로봇 주행 작업에서 두 조건(히트 포인트 바 유무)을 비교하여 시험하였다.
• 참가자들은 빈 공간, 장애물 다수 존재, 레이저 노이즈로 인한 성능 열화가 발생하는 세 가지 아레나 조건에서 고인지적 부하 상황에서 작업을 수행하였다.
• 작업 완료 시간, 회전 횟수, 응답 정확도, 설문지를 통한 인지적 노력 등을 측정하여 성능을 평가하였다.
• 세 수준의 인터페이스 투명도에서 운영자들이 투명성, 신뢰도, 이해 용이성에 대해 5점 척도로 평가하였다.
• 시각적 신호의 명확성, 다중 감각 모달리티 사용, 값 표현 방식 개선을 위한 히트 포인트 바 디자인 향상에 기여하기 위해 정성적 피드백을 수집하였다.

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.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 로봇 히트 포인트 바의 포함 여부가 수준 자율성(LoA) 전환 결정에 필요한 인지적 노력 감소에 기여하는가?
• RQ2 고인지적 부하 상황에서 로봇 히트 포인트 바가 운영자 신뢰도, 투명성, 의사결정에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 초보자와 숙련된 운영자가 로봇 히트 포인트 바를 사용하여 LoA 조절을 어떻게 다르게 인지하고 사용하는가?
• RQ4 로봇 히트 포인트 바의 효과성과 사용성 향상을 위한 디자인 개선 사항은 무엇인가?

주요 결과

• 특히 고성능 열화 상황에서 운영자가 수동 제어를 더 자주 사용하여 실패 위험을 완화하는 경향을 보였다.
• 히트 포인트 바는 인지적 부담이나 작업 완료 시간에 유의미한 영향을 주지 않았지만, 조건 A에서 인지적 노력이 유의미하게 높아졌다(p < 0.05).
• 초보자 운영자는 색상 변화와 같은 단순한 시각적 신호를 선호했고, 숙련자 운영자는 더 구체적인 정보를 원해, 정서적 모델이 다름을 보였다.
• 중간 투명도 수준이 전체적으로 가장 낮게 평가되어, 너무 적거나 너무 많은 정보가 인지적 명확도를 떨어뜨릴 수 있음을 시사했다.
• 6명의 참가자가 가장 높은 투명도 수준을 LoA 전환 이유 이해에 가장 유리하다고 평가했지만, 2명은 이 수준을 가장 낮게 평가하여 개인 간 차이가 있음을 확인했다.
• 참가자들은 히트 포인트 바를 더 두드러지게 만들 것, [0,1] 척도 대신 퍼센티지 값을 사용할 것, 드롭다운 메뉴를 피할 것, 그리고 낮은 건강 상태에 다중 감각 경고(예: 깜빡임, 소리)를 추가할 것을 권고하였다.

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