Learning effects in variable autonomy human-robot systems: how much training is enough?

要約

この論文では、可変自律ロボット システムにおける学習効果と人間のオペレーターのトレーニング実践について調査します。
これらの要因は人間とロボットのシステムのパフォーマンスに影響を与えることが知られていますが、見落とされることがよくあります。
オペレーターがヒューマンイニシアチブ (HI) または混合イニシアチブ (MI) 制御のいずれかで移動ロボットを遠隔制御する捜索救助シナリオにヒントを得た実験の結果を紹介します。
証拠は、一次ナビゲーションタスクと二次（ディストラクター）タスクのパフォーマンスの観点から学習することを示唆しています。
さらに、純粋なナビゲーション タスクにおける MI と HI のパフォーマンスが等しいという証拠も提供されています。
最後に、実験計画とオペレーターのトレーニング実践のためのガイドラインが提案されています。

要約(オリジナル)

This paper investigates learning effects and human operator training practices in variable autonomy robotic systems. These factors are known to affect performance of a human-robot system and are frequently overlooked. We present the results from an experiment inspired by a search and rescue scenario in which operators remotely controlled a mobile robot with either Human-Initiative (HI) or Mixed-Initiative (MI) control. Evidence suggests learning in terms of primary navigation task and secondary (distractor) task performance. Further evidence is provided that MI and HI performance in a pure navigation task is equal. Lastly, guidelines are proposed for experimental design and operator training practices.

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