Trust and Acceptance of Multi-Robot Systems ‘in the Wild’. A Roadmap exemplified within the EU-Project BugWright2

要約

このペーパーでは、BugWright2 プロジェクトの経験を活用して、マルチロボット、マルチステークホルダーのシナリオで共有メンタル モデルを効果的に活用するためのロードマップの概要を説明します。
議論の中心は、船舶の検査とメンテナンス用に設計された自律型マルチロボット システムです。
このシステムの開発と実装における重要な課題は、信頼の調整です。
これに対処するために、この論文は、ロボットの共有された正確なメンタルモデルの作成と継続的な更新を通じて、信頼のキャリブレーションを管理および最適化できることを提案しています。
クロストレーニング、ブリーフィング、報告会、タスク固有の精緻化と視覚化など、これらのメンタル モデルを促進するための戦略が検討されます。
さらに、適応性があり、分散され、適切に構造化されたユーザー インターフェイス (UI) の重要な役割についても説明します。

要約(オリジナル)

This paper outlines a roadmap to effectively leverage shared mental models in multi-robot, multi-stakeholder scenarios, drawing on experiences from the BugWright2 project. The discussion centers on an autonomous multi-robot systems designed for ship inspection and maintenance. A significant challenge in the development and implementation of this system is the calibration of trust. To address this, the paper proposes that trust calibration can be managed and optimized through the creation and continual updating of shared and accurate mental models of the robots. Strategies to promote these mental models, including cross-training, briefings, debriefings, and task-specific elaboration and visualization, are examined. Additionally, the crucial role of an adaptable, distributed, and well-structured user interface (UI) is discussed.

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