The Dilemma of Decision-Making in the Real World: When Robots Struggle to Make Choices Due to Situational Constraints

要約

騒音の多い現実世界の環境における支援ロボット機能の限界を実証するために、ユーザーと環境の不確実性による課題を調査し、それらをユーザー調査に組み込む意思決定シナリオ分析アプローチを提案します。
このシナリオでは、特に視覚、身体、認知、聴覚の障害、臨床上のニーズ、環境要因 (騒音、光レベル、散らかり)、日常生活活動などを持つ個人に関連して、より人間とロボットのコラボレーションを通じてパーソナライゼーションをどのように達成できるかを強調しています。
私たちの目標は、この貢献が反省を促し、改善されたロボット (実施形態、センサー、作動、認知) とその動作の設計を支援することであり、意思決定の複雑さに対処し、人間とロボットのコラボレーションを強化する画期的な戦略を導入することを目指しています。
-シナリオ分析アプローチによる不確実性の下での作成。
ユーザー中心の設計原則を強調し、現実世界の課題に対する実用的なソリューションを提供することで、この取り組みは、重要な意思決定上の課題を特定し、潜在的なソリューションを提案することを目的としています。

要約(オリジナル)

In order to demonstrate the limitations of assistive robotic capabilities in noisy real-world environments, we propose a Decision-Making Scenario analysis approach that examines the challenges due to user and environmental uncertainty, and incorporates these into user studies. The scenarios highlight how personalization can be achieved through more human-robot collaboration, particularly in relation to individuals with visual, physical, cognitive, auditory impairments, clinical needs, environmental factors (noise, light levels, clutter), and daily living activities. Our goal is for this contribution to prompt reflection and aid in the design of improved robots (embodiment, sensors, actuation, cognition) and their behavior, and we aim to introduces a groundbreaking strategy to enhance human-robot collaboration, addressing the complexities of decision-making under uncertainty through a Scenario analysis approach. By emphasizing user-centered design principles and offering actionable solutions to real-world challenges, this work aims to identify key decision-making challenges and propose potential solutions.

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