[论文解读] Robot Assisted Tower Construction - A Resource Distribution Task to Study Human-Robot Collaboration and Interaction with Groups of People

Malte Jung, Dominic DiFranzo+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 22, 2018

Social Robot Interaction and HRI参考文献 58被引用 14

一句话总结

本文提出了塔楼建构任务，这是一种新颖的实验框架，通过考察机器人在物理资源（木块）分配不均的情况下对团队动态和绩效的影响，来研究群体情境下的人机协作。研究结果表明，资源分配显著影响团队成员对公平性的感知、人际关系动态以及任务成果。

ABSTRACT

Research on human-robot collaboration or human-robot teaming, has focused predominantly on understanding and enabling collaboration between a single robot and a single human. Extending human-robot collaboration research beyond the dyad, raises novel questions about how a robot should distribute resources among group members and about what the social and task related consequences of the distribution are. Methodological advances are needed to allow researchers to collect data about human robot collaboration that involves multiple people. This paper presents Tower Construction, a novel resource distribution task that allows researchers to examine collaboration between a robot and groups of people. By focusing on the question of whether and how a robot's distribution of resources (wooden blocks required for a building task) affects collaboration dynamics and outcomes, we provide a case of how this task can be applied in a laboratory study with 124 participants to collect data about human robot collaboration that involves multiple humans. We highlight the kinds of insights the task can yield. In particular we find that the distribution of resources affects perceptions of performance, and interpersonal dynamics between human team-members.

研究动机与目标

• 为解决现有研究中关于人机协作的研究多局限于双人互动、尤其缺乏在群体情境下的研究空白。
• 开发一种方法论工具，以系统化地收集涉及多个人类参与者的交互数据。
• 探究机器人在资源分配决策上如何影响协作情境中的社会动态与任务成果。
• 提供一个可复现、可适配的任务框架，用于测试多人人机协作中的算法。
• 探索人们如何解读和回应群体性资源分配情境中机器人的行为。

提出的方法

• 塔楼建构任务涉及机器人在协作搭建任务中，将木块——即物理资源——分配给两名人类合作者。
• 该任务设计具有高度可调性，可通过改变团队规模、成员构成（如性别、文化背景）以及机器人具身形态（如增加注视、运动轨迹或屏幕显示）进行调整。
• 研究采用受控的实验室研究，共招募124名参与者，以考察不均等木块分配对协作成果的影响。
• 该任务可在不依赖高级社交信号能力（如注视或言语）的情况下，评估机器人行为。
• 该框架支持在“巫师之 Oz”实验中用于原型化交互策略并测试算法。
• 该设置允许系统性地改变资源分配模式，以研究其在社会层面与任务层面的后果。

实验结果

研究问题

• RQ1 机器人对物理资源的不均分配在多大程度上影响了人类团队成员之间的互动关系？
• RQ2 机器人的资源分配方式在多大程度上影响了人们对公平性的感知以及团队绩效？
• RQ3 人们如何解读和理解机器人在群体协作情境中的决策行为？
• RQ4 在多人团队中，机器人分配策略的长期社会与任务相关后果是什么？
• RQ5 机器人资源分配能否作为一种有意干预手段，以提升团队参与度与公平性？

主要发现

• 机器人造成的资源分配不均显著影响了团队成员对绩效与公平性的感知。
• 资源分配方式影响了人际互动动态，包括人类合作者之间的主导性与参与度水平。
• 即使缺乏明确的社交信号，参与者仍会以社会性方式解读机器人的行为，并根据分配模式赋予其角色。
• 该任务框架成功捕捉到了多人人机交互中复杂微妙的社会与协作动态。
• 该任务具有普适性与可调性，适用于研究群体构成、机器人具身形态及行为干预等多种因素。
• 本研究证明，资源分配是塑造人机协作团队任务成果与社会成果的关键杠杆。