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

要約

信頼は、人間とロボットが効果的にチームを組むための中心的な要素である。信頼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台のロボットと相互作用する2人組の人間-自律チームに焦点を当てている。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から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ほとんどないに等しい。 この研究ギャップを埋めるために、我々は多人数マルチロボットチームにおける信頼モデリングのための信頼推論と伝播（TIP）モデルを提示する。多人数のマルチロボットチームにおいて、我々は、人間エージェントがロボットと持つ経験には、直接経験と間接経験の2種類が存在すると仮定する。TIPモデルは、この2種類の経験を明示的に説明する新しい数学的枠組みを提示する。このモデルを評価するために、15組の被験者（${N=30}$）を用いた人間-被験者実験を行った。各ペアは2機のドローンを用いて探索・検出課題を行った。その結果、我々のTIPモデルは、基礎となる信頼ダイナミクスをうまく捉え、ベースラインモデルを有意に上回った。我々の知る限り、TIPモデルは多人数マルチロボットチームにおける計算論的信頼モデリングのための最初の数学的枠組みである。

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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