国内ロボット故障に関する分類,予測および学習のためのオンライン顧客レビューの利用【JST・京大機械翻訳】

Honig Shanee; Bartal Alon; Parmet Yisrael; Oron-Gilad Tal

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212759920718 整理番号：22P0025524

国内ロボット故障に関する分類,予測および学習のためのオンライン顧客レビューの利用【JST・京大機械翻訳】

Using Online Customer Reviews to Classify, Predict, and Learn about Domestic Robot Failures

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発行年： 2022年01月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

どのタイプの故障ロボットが家庭の設定で,またこれらの故障が顧客の経験に影響を及ぼすかについての知識ギャップがある。著者らは,それらに記載されたロボット故障によって,アマゾンに関する小型利用の国内ロボットの10,072の顧客レビューを分類して,故障を12タイプと3つのカテゴリー(技術,相互作用,およびサービス)にグループ分けした。以前に文献中に見落とされた故障の源とタイプを同定し,それらを最新の故障分類に結びつけた。著者らは,それらの頻度と顧客恒星評価との関係を分析した。結果は,利実現的家庭ロボットのために,技術的失敗が,相互作用またはサービス故障より顧客経験に有害であることを示した。タスクコンプレッションとロバスト性とレジリエンスの課題は,一般的に報告されており,最も有意な負の影響があった。将来の故障防止と応答戦略は,ロボットが機能的目標に合致し,動作し,時間にわたって構造健全性を維持するための技術的能力に対処するべきである。利用性と相互作用設計は顧客経験に有害であり,顧客がロボットと実際の使用に対するこれらの側面に影響する故障のより多くの忘却であるかもしれないことを示した。さらに,著者らは,顧客レビューが故障を記述する内容と,それを記述する故障のタイプを含むかどうかを予測できる自然言語処理モデルを開発した。この知識により,ロボットシステムの設計者および研究者は,設計および開発努力を,本質的な問題に向けて優先できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボット工学一般 , 信頼性 , ロボットの運動・制御 , 人工知能

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