抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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人間がロボットアームを制御するとき,これらのロボットはしばしば人間の望ましいタスクを推論する必要がある。支援的遠隔操作と共有自律性に関する以前の研究は,ロボットが人間のジョイスティック入力に基づく望ましいタスクをいかに決定できるかを探査した。この推論を行うため,ロボットはジョイスティック入力と離散タスクの間の内部マッピングに依存する:例えば,ジョイスティック左を押すことは,ヒトがプレートを望み,一方,ジョイスティック右を押すことはカップを指示することを示している。このアプローチは,ロボットがそれらの入力をいかに解釈するか,しかし,試行錯誤を通してこれらのマッピングをまだ学習しなくて,タスクと入力の間のロボットマッピングが,慣習的であると認識する。ロボットが人間を受動的に待つというよりも,ロボットが利用できるという,複数の,等しく効率的な慣習があり,ロボットが,その選択した規則を能動的に明らかにする共有自律性アプローチを導入した。反復した相互作用を通して,ロボットは,アームの運動を介入し,また,現在のタスクを支援しながら,より効率的な入力を示す。このアプローチを最先端の基準線に比較すると,ユーザは自分自身によって,また書かれた命令を同定しなければならない。著者らのユーザ研究結果は,ロボット行動を修正して,その慣習性を明らかにすることは,ベースラインよりも優れ,人間がロボットを管理する時間の量を減らすことを示した。ここでは,著者らのユーザ研究のSeeビデオ:https://youtu.be/jROTVOp469I;【JST・京大機械翻訳】