To Lead or to Follow? Adaptive Robot Task Planning in Human-Robot Collaboration

要約

適応的なタスク計画は、人間とロボットの効果的でシームレスな協働を確保するための基本である。本稿では、特に協調環境におけるタスク割り当てとスケジューリングに焦点を当て、人間の主導／追従の好みとパフォーマンスの両方を考慮したロボットのタスクプランニングフレームワークを紹介する。我々は、チームのパフォーマンスを向上させること、人間の好みを取り入れること、ロボットと共同作業経験に対する人間の肯定的な認識を維持すること、という3つの主目的を持つプロアクティブなタスク割り当てアプローチを提示する。自律移動型マニピュレータロボットが協調シナリオの参加者とともに作業するユーザー研究を通じて、我々はタスクプランニングフレームワークが3つの意図された目標をすべて達成することに成功したことを確認し、それによって人間とロボットの協調における適応的タスクプランニングの進歩に貢献する。本論文では主に最初の2つの目標に焦点を当て、3つ目の目標である参加者のロボット、タスク、コラボレーションに対する認識については、付随論文で議論する。

要約(オリジナル)

Adaptive task planning is fundamental to ensuring effective and seamless human-robot collaboration. This paper introduces a robot task planning framework that takes into account both human leading/following preferences and performance, specifically focusing on task allocation and scheduling in collaborative settings. We present a proactive task allocation approach with three primary objectives: enhancing team performance, incorporating human preferences, and upholding a positive human perception of the robot and the collaborative experience. Through a user study, involving an autonomous mobile manipulator robot working alongside participants in a collaborative scenario, we confirm that the task planning framework successfully attains all three intended goals, thereby contributing to the advancement of adaptive task planning in human-robot collaboration. This paper mainly focuses on the first two objectives, and we discuss the third objective, participants’ perception of the robot, tasks, and collaboration in a companion paper.

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