On the Impact of Interruptions During Multi-Robot Supervision Tasks

要約

マルチロボット システムにおける人間のスーパーバイザは主にロボットの監視を担当しますが、二次的なタスクを割り当てることもできます。
これらのタスクは割り込みとして機能する可能性があり、本質的 (つまり、監視タスクに直接関連している) または外部 (つまり、無関係) に分類できます。
この論文では、ユーザー調査 ($N=39$) を通じて、これら 2 種類の中断の影響を調査します。この調査では、参加者は、ロボットの障害修正タスク (固有) またはロボットの障害修正タスク (固有) によって断続的に中断されながら、多数の遠隔移動ロボットを監視します。
メッセージング タスク (外部)。
参加者のタスクパフォ​​ーマンスは中断によって大きく変化せず、ロボットの数に大きく依存することがわかりました。
ただし、中断は知覚されるワークロードの増加をもたらし、外部中断はすべての NASA-TLX スケールのワークロードにさらに悪影響を及ぼします。
参加者はまた、外部割り込みと主要なタスクとの間の切り替えは、本質的割り込みの場合に比べて難しいと報告しました。
これらの結果の統計的有意性は、ANOVA および 1 サンプルの t 検定を使用して確認されます。
これらの発見は、このような監視システムでタスクの割り当てを決定する際には、ユーザーの作業負荷を制限するために、二次的なタスク、特に外部タスクからの中断を制限する必要があることを示唆しています。

要約(オリジナル)

Human supervisors in multi-robot systems are primarily responsible for monitoring robots, but can also be assigned with secondary tasks. These tasks can act as interruptions and can be categorized as either intrinsic, i.e., being directly related to the monitoring task, or extrinsic, i.e., being unrelated. In this paper, we investigate the impact of these two types of interruptions through a user study ($N=39$), where participants monitor a number of remote mobile robots while intermittently being interrupted by either a robot fault correction task (intrinsic) or a messaging task (extrinsic). We find that task performance of participants does not change significantly with the interruptions but depends greatly on the number of robots. However, interruptions result in an increase in perceived workload, and extrinsic interruptions have a more negative effect on workload across all NASA-TLX scales. Participants also reported switching between extrinsic interruptions and the primary task to be more difficult compared to the intrinsic interruption case. Statistical significance of these results is confirmed using ANOVA and one-sample t-test. These findings suggest that when deciding task assignment in such supervision systems, one should limit interruptions from secondary tasks, especially extrinsic ones, in order to limit user workload.

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