[논문 리뷰] Direct and Indirect Communication in Multi-Human Multi-Robot Interaction

Jayam Patel, Tyagaraja Ramaswamy외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 02. 01.

Human-Automation Interaction and Safety참고 문헌 51인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 다중 인간-다중 로봇 상호작용에서 직접적이고 간접적인 소통 방식을 조사하며, 운영자 간 간접 소통을 지원하기 위해 다중 그레인율 그래픽 사용자 인터페이스를 제안한다. 18명의 참가자와 9台의 로봇을 대상으로 한 사용자 연구에서, 말하기와 인터페이스 기반 신호를 조합한 혼합 소통 방식이 최적의 결과를 보였으며, 이는 인지 수준, 신뢰도, 사용성 향상에 기여했고, 작업 부하와 성능 간 균형을 잘 유지했다.

ABSTRACT

How can multiple humans interact with multiple robots? The goal of our research is to create an effective interface that allows multiple operators to collaboratively control teams of robots in complex tasks. In this paper, we focus on a key aspect that affects our exploration of the design space of human-robot interfaces -- inter-human communication. More specifically, we study the impact of direct and indirect communication on several metrics, such as awareness, workload, trust, and interface usability. In our experiments, the participants can engage directly through verbal communication, or indirectly by representing their actions and intentions through our interface. We report the results of a user study based on a collective transport task involving 18 human subjects and 9 robots. Our study suggests that combining both direct and indirect communication is the best approach for effective multi-human / multi-robot interaction.

연구 동기 및 목표

• 다중 인간-다중 로봇 시스템에서 인간 간 소통 방식—직접적(말하기/신체 언어)과 간접적(인터페이스 경유) 방식이 협업에 미치는 영향을 조사하기 위해.
• 다중 그레인율 제어와 운영자 간 간접 소통을 지원하는 새로운 그래픽 사용자 인터페이스를 설계하고 평가하기 위해.
• 소통 방식이 집단 운반 작업에서 핵심 지표인 인지 수준, 작업 부하, 신뢰도, 인터페이스 사용성에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• 혼합 소통(직접 + 간접) 방식이 협업적 로봇 감시에서 고립된 소통 방식보다 우월한가를 판단하기 위해.
• 복잡한 인간-로봇 상호작용 환경에서 운영자 경험과 소통 선호도가 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는가를 탐구하기 위해.

제안 방법

• 여러 운영자에게 로봇 중심, 팀 중심, 환경 중심 제어를 가능하게 하는 다중 그레인율 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다.
• 인터페이스 내에서 에이전트 상태, 목표, 팀 수준의 메모와 같은 시각적 신호를 통해 간접 소통을 구현하였다.
• 집단 물체 운반 작업을 수행하는 9台의 실제 이동식 로봇을 18명의 참가자(팀당 2명)가 통제하는 제어된 사용자 연구를 실시하였다.
• 네 가지 소통 조건을 평가: 소통 없음(NC), 직접 소통(DC), 간접 소통(IC), 혼합 소통(MC).
• 객관적 성과 데이터, 주관적 평가(SART, 신뢰도, 작업 부하), 그리고 선호도 순위 분석을 통한 Borda 수치 분석을 통한 기능 사용성 데이터를 수집하였다.
• 성능 추세와 주관적 피드백을 분석하여 시험 횟수에 따른 학습 효과를 평가하고, 시간이 지남에 따른 적응 능력을 분석하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 직접 소통(말하기/신체 언어)과 간접 소통(인터페이스를 통한 소통) 간에 운영자 인지 수준, 신뢰도, 작업 부하 측면에서 어떤 차이가 있는가?
• RQ2 직접 소통와 간접 소통를 조합한 혼합 소통이 협업 성과와 인터페이스 사용성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 반복 시험 과정에서 운영자 선호도와 성과는 어떻게 변화하며, 학습이 소통 방식의 효과성에 어떤 역할을 하는가?
• RQ4 인터페이스 설계가 다중 로봇 제어 작업에서 다수의 운영자 간 효과적인 간접 소통을 얼마나 잘 지원하는가?
• RQ5 직접 소통이 없는 경우 정보 품질이 낮음에도 불구하고 집중도가 높아지고 신뢰도가 향상되는가?

주요 결과

• 혼합 소통(MC)이 가장 높은 종합 성과를 기록했으며, 정보 품질, 인지 수준, 신뢰도 간의 균형이 가장 우수했고, 데이터 기반 및 선호도 기반 Borda 수치에서 모두 최고 점수(72/72)를 기록했다.
• 직접 소통(DC)은 간접 소통(IC)보다 정보 품질과 양이 높아 인지 수준은 높였지만, 상황의 불안정성과 변동성이 증가했다.
• 간접 소통(IC)에서는 높은 신뢰도를 기록했음에도 불구하고, 선호도 순위에서 직접 소통이 더 높았음(49/72), 이는 익숙함과 즉각성의 영향이 선호도에 지배적임을 뒷받对方하는 가설을 지지한다.
• 직접 소통이 없는 경우 높은 각성도와 더 나은 신뢰도를 기록하여, 간접 소통 전용 방식이 인지 부하를 감소시키고 집중도를 향상시킬 수 있음을 시사한다.
• 시험 횟수에 따라 뚜렷한 학습 효과가 관찰되었으며, 성과가 시간이 지남에 따라 향상되었고, 이는 소통 방식 간 객관적 성과 차이가 유의미하지 않은 이유를 설명할 수 있다.
• 운영자들은 작업 시작 시 전략 수립을 위해 주로 직접 소통을 사용했고, 작업 종료 근처에서는 조율을 위해 사용하여, 직접 소통이 고수준 계획 수립과 최종 동기화에 중요한 역할을 한다는 점을 확인했다.