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J-GLOBAL ID：202002260900158127   整理番号：20A1184982

人間-ロボット協調のための眼と頭部注視を用いた状況認識スコアと性能の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of situation awareness score and performance using eye and head gaze for human-robot collaboration

著者 (5件)： Paletta Lucas (Institute DIGITAL JOANNEUM RESEARCH FgesmbH, Graz, Austria) ,  Dini Amir (TU Graz Graz, Austria) ,  Murko Cornelia (Institute DIGITAL JOANNEUM RESEARCH FgesmbH, Graz, Austria) ,  Yahyanejad Saeed (Institute ROBOTICS JOANNEUM RESEARCH FgesmbH, Klagenfurt, Austria) ,  Augsdorfer Ursula (TU Graz Graz, Austria)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ETRA ’19  ページ： 1-3  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間の注意過程は人間-ロボット協調(HRC)の最適化において主要な役割を果たす。実時間での眼と頭部注視特徴から状況認識を測定し予測する新しい方法論を述べた。関心のあるシーンオブジェクトに関する認識を,アイトラッキングガラスからのデータと精密な光学トラッキングシステムを用いた3D注視解析により記述した。不確実性の確率的枠組みは,眼と位置推定における測定誤差に対処することを考慮する。HRCに関する包括的実験を,実験室ベースのプロトタイプ製造環境におけるハンドオーバを含む典型的なタスクで行った。注視特徴は,状況認識の標準化アンケートのスコア(SART[Taylor1990],SAGAT[Endsley2000])と高度に相関し,HRCタスクにおける性能を予測した。これは,HRC応用におけるヒト因子に基づく最適化のための新しい機会を開くであろう。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ガラス ,  最適化 ,  標準化 ,  不確実性 ,  *ロボット ,  測定誤差 ,  ヒト ,  トラッキング装置 ,  アンケート ,  三次元 ,  ハンドオーバ ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： *状況認識 ,  位置推定 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： デュアルタスク ,  人間-ロボット協調 ,  状況認識

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 人間 ,  ロボット ,  協調 ,  眼 ,  頭部 ,  注視 ,  状況認識 ,  スコア ,  推定