[論文レビュー] SEAN-EP: A Platform for Collecting Human Feedback for Social Robot Navigation at Scale.

Nathan Tsoi, Mohamed Hussein+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 22, 2020

Social Robot Interaction and HRI参考文献 38被引用数 4

ひとこと要約

SEAN-EP は、ウェブベースのインタラクティブシミュレーションを通じて、クラウドベースのオープンソースプラットフォームであり、社会的ロボットのナビゲーションに関する大規模な人間のフィードバック収集を可能にする。遠隔ユーザーがアバターを操作し、ROS制御の仮想ロボットと対話することで、動画ベースのアンケートと比較して認知的負荷を低減しつつ、インタラクティブな観察と受動的観察の間での人間の認識の違いを明らかにする。

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.

研究の動機と目的

• 社会的ロボットナビゲーション行動に関する大規模かつ生態的妥当性のある人間のフィードバックを収集する課題に対処すること。
• 人間-ロボットインタラクション研究における参加者の認知的負荷とハードウェアの障壁を低減すること。
• シミュレーションを介してインタラクトする場合と動画デモを観察する場合の、人間がロボットナビゲーション行動をどのように認識するかを比較すること。
• リアルタイムで仮想ロボットとインタラクトできる、スケーラブルでクラウドデリゲートされたプラットフォームを構築すること。

提案手法

• 標準のウェブブラウザを介して、遠隔ユーザーがシミュレーテッド環境で人間のアバターを制御できるウェブインターフェースを導入すること。
• ロボットオペレーティングシステム（ROS）を統合し、アバターの動きに応じて即座に反応する仮想ロボットを制御すること。
• モーションプランニングやレンダリングなどの計算負荷の高いタスクをすべてクラウドサーバーにオフロードすることで、専用ハードウェアが不要なアクセス性を確保すること。
• オンラインアンケートとインタラクティブシミュレーションを組み合わせ、広範なユーザー層からロボットナビゲーション行動に関するフィードバックを収集すること。
• オンラインアンケートを実施し、動画ベースのアンケートと比較することで、プラットフォームの有効性を検証し、認識の違いを評価すること。
• 混合手法を用いて、インタラクションモダリティ間での使いやすさ、認知的負荷、認識の評価を検証すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 インタラクティブシミュレーションベースのフィードバックは、動画ベースのフィードバックと比較して、認知的負荷がどのように異なるか？
• RQ2 ユーザーは、シミュレーションでロボットと能動的に対話する場合と、動画デモを受動的に観察する場合とで、ロボットナビゲーション行動を異なるように認識するか？
• RQ3 人間のフィードバック収集のためのクラウドホスティング型、ブラウザベースのプラットフォームの使いやすさとアクセシビリティはいかがなものか？
• RQ4 低障壁性でウェブアクセス可能なシステムを用いて、社会的ロボットナビゲーションに関する大規模な人間のフィードバックを効果的に収集できるか？

主な発見

• 参加者はインタラクティブシミュレーションのほうが動画アンケートよりも認知的負荷が低く感じられ、インタラクティブプラットフォームのユーザーエクスペリエンスに潜在的な利点があると感じた。
• インタラクティブシミュレーションと動画ベースの観察の間で、人間のロボットナビゲーション行動に対する認識に顕著な差が認められ、認識は文脈に依存することが示唆された。
• SEAN-EP プラットフォームは、すべての計算処理がクラウドサーバーにオフロードされたことにより、最小限のハードウェア要件でスケーラブルなデータ収集を成功裏に実現した。
• プラットフォームはオンラインアンケートにおいて優れた使いやすさを示し、標準のウェブブラウザを通じて広範な参加を可能にした。
• シミュレーションと動画アンケートの比較から、インタラクションモダリティがユーザーがロボット行動を解釈・評価する方法に顕著に影響することが明らかになった。
• SEAN-EP は、人間-ロボットインタラクション研究分野における従来の動画ベースのフィードバック収集の代替手段として、実現可能でアクセス可能かつスケーラブルな選択肢を提供する。