Using Physiological Measures, Gaze, and Facial Expressions to Model Human Trust in a Robot Partner

要約

さまざまなドメインでロボットがますます一般的になっているため、人間との相互作用のより大きな流encyさを達成するためのツールを装備することが重要になっています。
さらなる調査のための有望な分野の1つは、人間の信頼にあります。
人間の信頼のリアルタイムで客観的なモデルを使用して、生産性を最大化し、安全性を維持し、故障を緩和できます。
この作業では、生理学的手段、視線、表情を使用して、ロボットパートナーの人間の信頼をモデル化しようとします。
私たちは、専用の信頼データセットを作成するために、対面で人間のロボット監督の相互作用研究を設計した最初の人です。
このデータセットを使用して、機械学習アルゴリズムをトレーニングして、ロボットパートナーへの信頼を最も示す客観的測定を特定し、人間とロボットの相互作用における信頼予測を進めます。
私たちの調査結果は、センサーのモダリティ（血液量パルス、電極活動、皮膚温度、視線）の組み合わせにより、ロボットパートナーの人間の信頼を検出する精度を高めることができることを示しています。
さらに、余分な木、ランダムフォレスト、および決定ツリー分類子は、ロボットパートナーに対する人の信頼を測定する際に一貫してパフォーマンスを示します。
これらの結果は、人間とロボットの間のより効率的な相互作用を促進する可能性のある人間とロボットの相互作用のためのリアルタイムトラストモデルを構築するための基礎を築きます。

要約(オリジナル)

With robots becoming increasingly prevalent in various domains, it has become crucial to equip them with tools to achieve greater fluency in interactions with humans. One of the promising areas for further exploration lies in human trust. A real-time, objective model of human trust could be used to maximize productivity, preserve safety, and mitigate failure. In this work, we attempt to use physiological measures, gaze, and facial expressions to model human trust in a robot partner. We are the first to design an in-person, human-robot supervisory interaction study to create a dedicated trust dataset. Using this dataset, we train machine learning algorithms to identify the objective measures that are most indicative of trust in a robot partner, advancing trust prediction in human-robot interactions. Our findings indicate that a combination of sensor modalities (blood volume pulse, electrodermal activity, skin temperature, and gaze) can enhance the accuracy of detecting human trust in a robot partner. Furthermore, the Extra Trees, Random Forest, and Decision Trees classifiers exhibit consistently better performance in measuring the person’s trust in the robot partner. These results lay the groundwork for constructing a real-time trust model for human-robot interaction, which could foster more efficient interactions between humans and robots.

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