Comparing the Consistency of User Studies Conducted in Simulations and Laboratory Settings

要約

人間とロボットのコラボレーションにより、適応性の高い共同作業が可能になります。
結果として生じるワークフローが多様であるため、メトリクスの測定が困難になります。
複数のシステムおよびタスクのメイクスパンまたはアイドル時間を比較可能な方法で確認します。
この問題は、組み立てタスクにおける任意の数の非決定的な人間とロボットのワークフローをシミュレートできる仮想コミッショニングで対処できます。
この目的を達成するには、人間の意思決定のデータ駆動型モデルが必要です。
オンサイトのユーザー調査で必要な大規模なデータのコーパスを収集するには、非常に時間がかかります。
比較すると、シミュレーションベースの研究（クラウドソーシングなど）では、少ない労力で大規模な研究参加者にアクセスできるようになります。
それぞれの研究結果に依存するには、ブラウザベースのシミュレーション環境で観察された人間の行動シーケンスが、実験室環境で収集されたものと一致することを示す必要があります。
この目的を達成するために、この研究は、模擬環境での協力的な組み立て作業が、現場の実験室環境での作業とどの程度異なるかを理解することを目的としています。
ロボットと人間が一緒にピックアンドプレイスタスクを実行する実験室環境とシミュレーション環境をどのように連携させることができるかを示します。
ユーザー調査 (N=29) によると、参加者の集会に関する決定と状況の認識は、これらの異なる環境全体で一貫していることがわかりました。

要約(オリジナル)

Human-robot collaboration enables highly adaptive co-working. The variety of resulting workflows makes it difficult to measure metrics as, e.g. makespans or idle times for multiple systems and tasks in a comparable manner. This issue can be addressed with virtual commissioning, where arbitrary numbers of non-deterministic human-robot workflows in assembly tasks can be simulated. To this end, data-driven models of human decisions are needed. Gathering the required large corpus of data with on-site user studies is quite time-consuming. In comparison, simulation-based studies (e.g., by crowdsourcing) would allow us to access a large pool of study participants with less effort. To rely on respective study results, human action sequences observed in a browser-based simulation environment must be shown to match those gathered in a laboratory setting. To this end, this work aims to understand to what extent cooperative assembly work in a simulated environment differs from that in an on-site laboratory setting. We show how a simulation environment can be aligned with a laboratory setting in which a robot and a human perform pick-and-place tasks together. A user study (N=29) indicates that participants’ assembly decisions and perception of the situation are consistent across these different environments.

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