Social Group Human-Robot Interaction: A Scoping Review of Computational Challenges

要約

グループでの交流は私たちの日常生活の自然な部分であり、ロボットが社会にさらに統合されるにつれて、ロボットは同時に複数の人々と社会的に交流できなければなりません。
しかし、グループヒューマンロボットインタラクション (HRI) は、現在の HRI 文献では見落とされがちな独特の計算上の課題を引き起こします。
過去 10 年間（2015 年から 2024 年）の 44 件のグループ HRI 論文を含む範囲レビューを実施しました。
これらの論文から、知覚と行動生成の課題に関連する変数と、これらの課題に影響を与える環境、グループ、ロボットの能力に関連する要因を抽出しました。
私たちの調査結果は、知覚における主要な計算上の課題には、グループ、関与、会話情報の検出が含まれる一方、行動生成における課題には、接近行動や会話行動の開発が含まれることが示されました。
また、サブグループや対人関係の検出の改善など、研究のギャップを特定し、研究者がこれらの計算上の課題に対処できるようグループ HRI での今後の作業を推奨しました。

要約(オリジナル)

Group interactions are a natural part of our daily life, and as robots become more integrated into society, they must be able to socially interact with multiple people at the same time. However, group human-robot interaction (HRI) poses unique computational challenges often overlooked in the current HRI literature. We conducted a scoping review including 44 group HRI papers from the last decade (2015-2024). From these papers, we extracted variables related to perception and behaviour generation challenges, as well as factors related to the environment, group, and robot capabilities that influence these challenges. Our findings show that key computational challenges in perception included detection of groups, engagement, and conversation information, while challenges in behaviour generation involved developing approaching and conversational behaviours. We also identified research gaps, such as improving detection of subgroups and interpersonal relationships, and recommended future work in group HRI to help researchers address these computational challenges

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