[논문 리뷰] The Effect of Anthropomorphism on Trust in an Industrial Human-Robot Interaction

Tim Schreiter, Lucas Morillo-Mendez외 4명|arXiv (Cornell University)|2022. 08. 31.

Human-Automation Interaction and Safety인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 산업용 자율주행차량(AGV)에 인간형 로봇 모의 운전사(ARMoD)를 추가하면 인간-로봇 상호작용에서 인간의 신뢰도가 증가하는지 조사한다. 33명의 참가자가 참여한 좁은 복도에서의 만남 시나리오를 통해, 눈길추적 기능이 탑재된 NAO 로봇 기반 ARMoD는 AGV 단독 사용보다 보고된 신뢰도를 유의미하게 높였다. 이는 기본적인 주행 상호작용에서도 인간형 특성이 신뢰를 향상시킬 수 있음을 시사한다.

ABSTRACT

Robots are increasingly deployed in spaces shared with humans, including home settings and industrial environments. In these environments, the interaction between humans and robots (HRI) is crucial for safety, legibility, and efficiency. A key factor in HRI is trust, which modulates the acceptance of the system. Anthropomorphism has been shown to modulate trust development in a robot, but robots in industrial environments are not usually anthropomorphic. We designed a simple interaction in an industrial environment in which an anthropomorphic mock driver (ARMoD) robot simulates to drive an autonomous guided vehicle (AGV). The task consisted of a human crossing paths with the AGV, with or without the ARMoD mounted on the top, in a narrow corridor. The human and the system needed to negotiate trajectories when crossing paths, meaning that the human had to attend to the trajectory of the robot to avoid a collision with it. There was a significant increment in the reported trust scores in the condition where the ARMoD was present, showing that the presence of an anthropomorphic robot is enough to modulate the trust, even in limited interactions as the one we present here.

연구 동기 및 목표

• 인간형 특성이 산업용 인간-로봇 상호작용(HRI)에서 신뢰에 미치는 영향을 비협업적이고 주행 중심의 상황에서 조사한다.
• 비인간형 산업용 로봇에서 낮은 신뢰도 문제를 해결하기 위해 AGV에 인간형 모의 운전사(ARMoD)를 도입한다.
• 간단한 사회적 신호—예를 들어 눈길추적 및 머리 이동—이 복잡한 조작이나 촉각 상호작용 없이도 인식된 신뢰도를 향상시킬 수 있는지 평가한다.
• 로봇이 복잡한 작업(예: 물체 이송 또는 조작)을 수행하지 않더라도 인간형 특성이 산업 현장에서 신뢰도를 향상시킬 수 있다는 가설을 시험한다.
• 전체 산업용 로봇을 재설계하지 않고도 저비용으로 확장 가능한 설계 대안을 제공한다.

제안 방법

• 안전 및 위치 추적을 위해 SICK S300 스캐너를 장착한 수정된 AGV(Lincoln CitiTruck)를 도입했다.
• 안정적이고 반복 가능한 설치를 위해 맞춤형 시트를 사용해 AGV 상단에 NAO 로봇을 ARMoD로 장착했다.
• NAO 로봇을 눈길추적 기능으로 프로그래밍하여 복도에서 참가자의 머리 방향을 따라가도록 했다.
• 33명의 참가자가 두 조건(ARMoD가 있는 경우와 없는 경우)에서 AGV를 만드는 내부 설계 실험을 실시했다.
• 산업 협업용으로 검증된 Charalambous 등의 신뢰 척도를 사용해 보고된 신뢰 수준을 측정했다.
• 환경 변수를 통제하고 좁은 복도 환경에서 일관된 상호작용 동역학을 확보했다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AGV에 인간형 모의 운전사(ARMoD)가 존재할 경우 사용자의 보고된 신뢰도가 산업용 인간-로봇 상호작용에서 증가하는가?
• RQ2 ARMoD가 눈길추적 기반 사회적 행동을 보일 경우 비인간형 AGV에 비해 신뢰도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 비인간형 산업용 로봇에 간단하고 저비용의 인간형 요소를 추가하면 기본적인 주행 상황에서 신뢰도가 향상되는가?
• RQ4 물체 이송이나 조작과 같은 복잡한 작업이 없더라도 인간형 특성이 신뢰도에 측정 가능한 영향을 미치는가?
• RQ5 ARMoD 기반 상호작용은 바닥 프로젝션과 같은 이전의 의도 전달 방법(예: 공간 증강 현실(SAR))에 비해 내구성과 사용자 인식 측면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• ARMoD가 존재할 경우 참가자들이 AGV에 대해 보고한 신뢰도가 ARMoD 없이 AGV만 존재할 때보다 유의미하게 높아졌다.
• ARMoD가 존재할 경우 참가자들이 더 높은 수준의 신뢰를 보고했으며, 이는 최소한의 상호작용 맥락에서도 인간형 특성이 신뢰도에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
• ARMoD의 눈길추적 행동—참가자의 얼굴을 바라보고 따라가는 것—이 인식된 사회적 참여도와 신뢰도 향상에 핵심적인 역할을 했다.
• 연구 결과에 따르면, 촉각적 또는 협업적 작업이 없더라도 로봇의 외형과 사회적 신호가 신뢰도에 영향을 미친다.
• 이전 연구에서는 산업 환경에서 인간형 특성이 신뢰도 향상에 기여하지 않는다는 결과를 도출했지만, 본 연구는 상호작용의 복잡성 또는 측정 방법의 차이로 인해 결과가 다를 수 있음을 시사한다.
• ARMoD 접근법은 조명 조건에 영향을 받지 않는 2차원적 대안을 제공하며, 공간 증강 현실(SAR)과 같은 바닥 프로젝션 시스템에 비해 다양한 환경에서 더 뛰어난 내구성을 확보한다.