要約
ヒューマンロボットインタラクション (HRI) における最近の研究では、ロボットがユーザーからの暗黙的な通信信号を利用して、インタラクション中にユーザーがどのように認識されているかを理解できることがわかっています。
たとえば、これらの信号は、人間の内部状態を反映する視線パターン、顔の表情、体の動きなどです。
この方向での将来の研究を促進するために、私たちは REACT データベースを提供します。これは人間とロボットの相互作用に関する 2 つのデータセットのコレクションであり、協力ゲームや写真撮影のシナリオ中のロボットに対するユーザーの自然な反応を表示します。
さらに、データセットを分析して、インタラクション履歴がロボットに対する人間の反応に影響を与える可能性がある重要な要素であることを示します。
その結果、HRI における暗黙的なフィードバックを解釈するための将来のモデルは、この歴史を明示的に説明する必要があると考えています。
REACT は、将来この可能性への扉を開きます。
要約(オリジナル)
Recent work in Human-Robot Interaction (HRI) has shown that robots can leverage implicit communicative signals from users to understand how they are being perceived during interactions. For example, these signals can be gaze patterns, facial expressions, or body motions that reflect internal human states. To facilitate future research in this direction, we contribute the REACT database, a collection of two datasets of human-robot interactions that display users’ natural reactions to robots during a collaborative game and a photography scenario. Further, we analyze the datasets to show that interaction history is an important factor that can influence human reactions to robots. As a result, we believe that future models for interpreting implicit feedback in HRI should explicitly account for this history. REACT opens up doors to this possibility in the future.
arxiv情報
| 著者 | Kate Candon,Nicholas C. Georgiou,Helen Zhou,Sidney Richardson,Qiping Zhang,Brian Scassellati,Marynel Vázquez |
| 発行日 | 2024-01-31 21:41:52+00:00 |
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