要約
新しい屋内環境を歩き回るのはストレスになる場合があります。
最近、多くの場所で訪問者を支援するロボットが導入されています。
このようなロボットの機能の 1 つは、訪問者を環境内の希望の目的地までエスコートすることですが、これは拡張性がなく、すべての訪問者に必要ではありません。
代わりに、ロボットアシスタントを戦略的な場所に配置して、道案内の指示を提供することもできます。
これはユーザー エクスペリエンスを向上させるだけでなく、空港で誰かを搭乗ゲートまでエスコートするなど、時間が重要な多くのシナリオでも役立ちます。
ただし、ルートの説明を口頭で伝えることには課題が伴います。
説明が冗長すぎると、すべての情報を思い出すのに苦労する可能性がありますが、簡潔すぎる説明は役に立たない可能性があります。
この記事では、目的地に到着するのに効果的で、人々が思い出しやすい、口頭でのルート説明の最適な長さを研究することに焦点を当てています。
この研究では、ルート セグメントを作業メモリ内のチャンクにリンクする理論的フレームワークを提案しています。
このフレームワークに基づいて、さまざまな長さのルート記述がナビゲーションのパフォーマンスに及ぼす影響を調べるための実験が設計および実行されます。
その結果、4 つのルート セグメントの理想的な長さを示唆する興味深いパターンが明らかになりました。
この研究は、ルート記述の長さ、作業記憶容量、および屋内環境でのナビゲーションパフォーマンスの関係を調査する将来の研究の基礎を築きます。
要約(オリジナル)
Navigating through a new indoor environment can be stressful. Recently, many places have deployed robots to assist visitors. One of the features of such robots is escorting the visitors to their desired destination within the environment, but this is neither scalable nor necessary for every visitor. Instead, a robot assistant could be deployed at a strategic location to provide wayfinding instructions. This not only increases the user experience but can be helpful in many time-critical scenarios e.g., escorting someone to their boarding gate at an airport. However, delivering route descriptions verbally poses a challenge. If the description is too verbose, people may struggle to recall all the information, while overly brief descriptions may be simply unhelpful. This article focuses on studying the optimal length of verbal route descriptions that are effective for reaching the destination and easy for people to recall. This work proposes a theoretical framework that links route segments to chunks in working memory. Based on this framework, an experiment is designed and conducted to examine the effects of route descriptions of different lengths on navigational performance. The results revealed intriguing patterns suggesting an ideal length of four route segments. This study lays a foundation for future research exploring the relationship between route description lengths, working memory capacity, and navigational performance in indoor environments.
arxiv情報
| 著者 | Fathima Nourin N,Pradip Pramanick,Chayan Sarkar |
| 発行日 | 2024-08-27 19:04:07+00:00 |
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