Designing Intent: A Multimodal Framework for Human-Robot Cooperation in Industrial Workspaces

要約

ロボットが共同ワークスペースに入ると、人間の労働者とロボットシステムの間の相互理解を確保することが、信頼、安全性、効率性の前提条件になります。
このポジションペーパーでは、人間とコボットが共同でアセンブリタスクを実行して、意図的なコミュニケーションへの構造化されたアプローチを主張するアセンブリプロジェクトの協力シナリオを利用します。
状況に基づいて、エージェントの透明性（SAT）フレームワークとタスク抽象化レベルの概念に基づいて、意図コンテンツ（SAT1、SAT3）、計画水平（操作から戦略的）、およびモダリティ（視覚、聴覚、ハプティック）をマッピングする多次元設計スペースを提案します。
このスペースが、動的な共同作業コンテキストに合わせたマルチモーダル通信戦略の設計をどのように導くことができるかを説明します。
このペーパーでは、職場での透明な人間とロボットの相互作用をサポートすることを目的とした将来の設計ツールキットの概念的基盤を築きます。
主要なオープンな質問と設計上の課題を強調し、ハイブリッド作業環境でのマルチモーダル、適応性、信頼できるロボットコラボレーションの共有アジェンダを提案します。

要約(オリジナル)

As robots enter collaborative workspaces, ensuring mutual understanding between human workers and robotic systems becomes a prerequisite for trust, safety, and efficiency. In this position paper, we draw on the cooperation scenario of the AIMotive project in which a human and a cobot jointly perform assembly tasks to argue for a structured approach to intent communication. Building on the Situation Awareness-based Agent Transparency (SAT) framework and the notion of task abstraction levels, we propose a multidimensional design space that maps intent content (SAT1, SAT3), planning horizon (operational to strategic), and modality (visual, auditory, haptic). We illustrate how this space can guide the design of multimodal communication strategies tailored to dynamic collaborative work contexts. With this paper, we lay the conceptual foundation for a future design toolkit aimed at supporting transparent human-robot interaction in the workplace. We highlight key open questions and design challenges, and propose a shared agenda for multimodal, adaptive, and trustworthy robotic collaboration in hybrid work environments.

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