Enabling Team of Teams: A Trust Inference and Propagation (TIP) Model in Multi-Human Multi-Robot Teams

要約

信頼は、人間とロボットの効果的なチームワークの中心的な要素であると認識されています。
トラストモデリングに関する既存の文献は、主に、1 人の人間エージェントが 1 台のロボットと対話する二者構成の人間自律チームに焦点を当てています。
複数の人間エージェントと複数のロボットエージェントで構成されるチームにおける信頼モデリングに関する研究は、まったくないにしてもほとんどありません。
この研究ギャップを埋めるために、複数人、複数ロボットのチームにおける信頼モデリングのための信頼推論および伝播 (TIP) モデルを紹介します。
複数の人間と複数のロボットのチームでは、人間のエージェントがロボットに対して持つ体験には、直接体験と間接体験の 2 種類が存在すると仮定します。
TIP モデルは、両方のタイプのエクスペリエンスを明示的に説明する新しい数学的フレームワークを提供します。
モデルを評価するために、15 組の参加者 (${N=30}$) を対象に人間と被験者の実験を実施しました。
各ペアは 2 台のドローンを使って捜索と探知のタスクを実行しました。
結果は、TIP モデルが根底にある信頼のダイナミクスをうまく捉え、ベースライン モデルを大幅に上回ったことを示しています。
私たちの知る限り、TIP モデルは、複数人、複数ロボットのチームにおける計算信頼モデリングのための最初の数学的フレームワークです。

要約(オリジナル)

Trust has been identified as a central factor for effective human-robot teaming. Existing literature on trust modeling predominantly focuses on dyadic human-autonomy teams where one human agent interacts with one robot. There is little, if not no, research on trust modeling in teams consisting of multiple human agents and multiple robotic agents. To fill this research gap, we present the trust inference and propagation (TIP) model for trust modeling in multi-human multi-robot teams. In a multi-human multi-robot team, we postulate that there exist two types of experiences that a human agent has with a robot: direct and indirect experiences. The TIP model presents a novel mathematical framework that explicitly accounts for both types of experiences. To evaluate the model, we conducted a human-subject experiment with 15 pairs of participants (${N=30}$). Each pair performed a search and detection task with two drones. Results show that our TIP model successfully captured the underlying trust dynamics and significantly outperformed a baseline model. To the best of our knowledge, the TIP model is the first mathematical framework for computational trust modeling in multi-human multi-robot teams.

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