A Study in Zucker: Insights on Human-Robot Interactions

要約

近年、人間が住む環境でロボットがどのように動作できるかに大きな焦点が当てられています。
この論文では、人間と小型屋内ロボットの間のインタラクションに焦点を当て、新しいヒューマン ロボット インタラクション (HRI) データセットを紹介します。
記録された実験の分析では、予測型および非反応型のロボット コントローラーが人間の安全性と効率に対して同様の制約を課していることが示されています。
さらに、人間の軌跡を予測するための現在の最先端モデルが屋内 HRI 設定にも適切に拡張できることもわかりました。
最後に、衝突が差し迫っているとき、共有された均質な環境では人間の反応が異なることを示します。なぜなら、小さな差動駆動による相互作用は、人間同士の相互作用と比較して、有限レベルの社会的不快感しか引き起こさないからです。
この分析で使用されるデータセットは、https://github.com/AlexanderDavid/ZuckerDataset から入手できます。

要約(オリジナル)

In recent years there has been a large focus on how robots can operate in human populated environments. In this paper, we focus on interactions between humans and small indoor robots and introduce a new human-robot interaction (HRI) dataset. The analysis of the recorded experiments shows that anticipatory and non-reactive robot controllers impose similar constraints to humans’ safety and efficiency. Additionally, we found that current state-of-the-art models for human trajectory prediction can adequately extend to indoor HRI settings. Finally, we show that humans respond differently in shared and homogeneous environments when collisions are imminent, since interacting with small differential drives can only cause a finite level of social discomfort as compared to human-human interactions. The dataset used in this analysis is available at: https://github.com/AlexanderDavid/ZuckerDataset.

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