[논문 리뷰] SEAN-EP: A Platform for Collecting Human Feedback for Social Robot Navigation at Scale.

Nathan Tsoi, Mohamed Hussein외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 12. 22.

Social Robot Interaction and HRI참고 문헌 38인용 수 4

한 줄 요약

SEAN-EP는 웹 기반 상호작용 시뮬레이션을 통해 사회적 로봇 주행에 대한 대규모 인간 피드백을 수집할 수 있도록 해주는 오픈소스이자 클라우드 기반 플랫폼이다. 이 플랫폼을 통해 원격 사용자가 아바타를 제어하고 ROS 기반 가상 로봇과 상호작용할 수 있으며, 영상 기반 설문 조사에 비해 정신적 부담을 줄여주고, 상호작용과 수동 관찰 간 인간의 인지 차이를 드러낸다.

ABSTRACT

We introduce the SEAN Experimental Platform (SEAN-EP), an open-source system that allows roboticists to gather human feedback for social robot navigation at scale using online interactive simulations. Through SEAN-EP, remote users can control the motion of a human avatar via their web browser and interact with a virtual robot controlled through the Robot Operating System. Heavy computation in SEAN-EP is delegated to cloud servers such that users do not need specialized hardware to take part in the simulations. We validated SEAN-EP and its usability through an online survey, and compared the data collected from this survey with a similar video survey. Our results suggest that human perceptions of robots may differ based on whether they interact with the robots in simulation or observe them in videos. Also, our study suggests that people may perceive the surveys with interactive simulations as less mentally demanding than video surveys.

연구 동기 및 목표

• 사회적 로봇 주행 행동에 대한 대규모이고 생태학적으로 타당한 인간 피드백을 수집하는 데 도전하는 것.
• 인간-로봇 상호작용 연구에서 참가자의 정신적 부담과 하드웨어 장벽을 줄이는 것.
• 사용자가 시뮬레이션을 통해 상호작용할 때와 영상 시연을 관찰할 때 로봇 주행 행동에 대한 인간의 인식이 어떻게 다를지 비교하는 것.
• 실시간으로 웹 브라우저를 통해 가상 로봇과 상호작용할 수 있도록 지원하는 확장 가능하고 클라우드 기반의 플랫폼을 개발하는 것.

제안 방법

• 표준 웹 브라우저를 통해 원격 사용자가 시뮬레이션 환경에서 인간 아바타를 제어할 수 있도록 웹 기반 인터페이스를 구현하는 것.
• 로봇 운영 체제(Robot Operating System, ROS)를 통합하여 아바타의 움직임에 실시간으로 반응하는 가상 로봇을 제어하는 것.
• 운동 계획 및 렲영과 같은 고부하 컴퓨팅 작업을 클라우드 서버로 이관하여 전용 하드웨어 없이도 접근 가능하도록 하는 것.
• 온라인 설문 조사와 상호작용 시뮬레이션을 활용해 광범위한 사용자 기반으로 로봇 주행 행동에 대한 피드백을 수집하는 것.
• 온라인 설문 조사를 통해 플랫폼을 검증하고, 결과를 병행된 영상 기반 설문 조사와 비교하여 인지 차이를 평가하는 것.
• 상호작용 방식 간의 사용성, 정신적 부담, 인지 수준을 평가하기 위해 혼합 방법론을 적용하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 상호작용 기반 시뮬레이션 피드백과 영상 기반 피드백 간에 정신적 부담이 어떻게 다를까?
• RQ2 사용자가 시뮬레이션에서 로봇과 능동적으로 상호작용할 때와 영상 시청을 통해 수동으로 관찰할 때 로봇 주행 행동에 대한 인식이 어떻게 다를까?
• RQ3 클라우드 호스팅된 브라우저 기반 플랫폼의 사용성과 접근성은 어떻게 평가될 수 있을까? 이는 로봇 주행에 대한 인간 피드백 수집을 위한 것이다.
• RQ4 저장벽의 웹 액세스 기반 시스템을 통해 사회적 로봇 주행에 대한 대규모 인간 피드백을 효과적으로 수집할 수 있는가?

주요 결과

• 참가자들은 영상 설문 조사에 비해 상호작용 기반 시뮬레이션을 덜 정신적으로 부담스럽게 느꼈으며, 이는 상호작용 플랫폼이 사용자 경험 측면에서 잠재적인 이점이 있음을 시사한다.
• 사용자가 상호작용 기반 시뮬레이션과 영상 기반 관찰 간에 로봇 주행 행동에 대해 인식하는 데서 유의미한 차이가 있었으며, 이는 인지가 맥락에 따라 달라질 수 있음을 시사한다.
• SEAN-EP 플랫폼은 모든 계산 작업을 클라우드 서버로 이관함으로써 최소한의 하드웨어 요구 사항으로도 대규모 데이터 수집을 성공적으로 수행했다.
• 플랫폼은 온라인 설문 조사에서 높은 사용성과 접근성을 보였으며, 표준 웹 브라우저를 통해 광범위한 참여를 지원했다.
• 시뮬레이션 설문 조사와 영상 설문 조사 간 비교를 통해 상호작용 방식이 사용자가 로봇 행동을 해석하고 평가하는 방식에 크게 영향을 준다는 점이 드러났다.
• SEAN-EP는 전통적인 영상 기반 피드백 수집 방식에 비해 실현 가능하고, 접근 가능하며, 확장 가능한 대안을 제공한다.