Happily Error After: Framework Development and User Study for Correcting Robot Perception Errors in Virtual Reality

要約

私たちの生活のさまざまな分野でロボットを目にするようになりましたが、ロボットは依然としてエラーを起こします。
障害の一般的な原因の 1 つは、物体を検出する際のロボット認識モジュールに起因します。
ユーザーがこのようなエラーを修正できるようにすると、対話が改善され、今後同じエラーが発生するのを防ぐことができます。
その結果、Franka Panda ロボットの知覚エラーを修正するための仮想現実 (VR) フレームワークの有効性を調査しました。
私たちは、VR と画面インターフェイスの両方を使用してロボットと対話する 56 人の参加者を対象にユーザー調査を実施しました。
参加者は、画面インターフェイスと比較して、VR インターフェイスの方がより速くロボットと共同作業する方法を学びました。
さらに、参加者は VR インターフェイスがより没入型で楽しいと感じ、再度使用したいと表明しました。
これらの発見は、VR インターフェイスが、誤った環境での人間とロボットの対話において、画面インターフェイスよりも利点がある可能性があることを示唆しています。

要約(オリジナル)

While we can see robots in more areas of our lives, they still make errors. One common cause of failure stems from the robot perception module when detecting objects. Allowing users to correct such errors can help improve the interaction and prevent the same errors in the future. Consequently, we investigate the effectiveness of a virtual reality (VR) framework for correcting perception errors of a Franka Panda robot. We conducted a user study with 56 participants who interacted with the robot using both VR and screen interfaces. Participants learned to collaborate with the robot faster in the VR interface compared to the screen interface. Additionally, participants found the VR interface more immersive, enjoyable, and expressed a preference for using it again. These findings suggest that VR interfaces may offer advantages over screen interfaces for human-robot interaction in erroneous environments.

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