Gazing at Failure: Investigating Human Gaze in Response to Robot Failure in Collaborative Tasks

要約

ロボットはエラーを起こす傾向があり、人間のユーザーとの共同作業中にチームメイトとしての信頼性に悪影響を与える可能性があります。
これらの障害を検出して回復することは、ユーザーから効果的なレベルの信頼を維持するために重要です。
ただし、ロボットに気付かずに失敗する可能性があります。
このような障害を検出する1つの方法は、人間の非言語的行動と障害に対する反応を分析することです。
この研究では、人間の視線のダイナミクスがロボットの障害を信号する方法を調査し、異なる種類の障害がロボットの人々の認識にどのように影響するかを調べます。
27人の参加者がロボットモバイルマニピュレーターと協力してタングラムパズルを解決するユーザー調査を実施しました。
ロボットは、障害を認めずに、または違反して、タスクの開始または終了時に発生する2種類の障害を経験するようにプログラムされました。
私たちの調査結果は、ロボットの失敗の種類とタイミングが参加者の視線の行動とロボットの認識に大きく影響することを明らかにしています。
具体的には、実行の障害により、視線シフトが増加し、ロボットへの焦点が強化されましたが、意思決定の障害により、特に障害がタスクの終了時に発生した場合、関心のある領域間の視線遷移のエントロピーが低下しました。
これらの結果は、視線がロボット障害とその種類の信頼できる指標として機能し、適切な回復アクションを予測するために使用できることを強調しています。

要約(オリジナル)

Robots are prone to making errors, which can negatively impact their credibility as teammates during collaborative tasks with human users. Detecting and recovering from these failures is crucial for maintaining effective level of trust from users. However, robots may fail without being aware of it. One way to detect such failures could be by analysing humans’ non-verbal behaviours and reactions to failures. This study investigates how human gaze dynamics can signal a robot’s failure and examines how different types of failures affect people’s perception of robot. We conducted a user study with 27 participants collaborating with a robotic mobile manipulator to solve tangram puzzles. The robot was programmed to experience two types of failures — executional and decisional — occurring either at the beginning or end of the task, with or without acknowledgement of the failure. Our findings reveal that the type and timing of the robot’s failure significantly affect participants’ gaze behaviour and perception of the robot. Specifically, executional failures led to more gaze shifts and increased focus on the robot, while decisional failures resulted in lower entropy in gaze transitions among areas of interest, particularly when the failure occurred at the end of the task. These results highlight that gaze can serve as a reliable indicator of robot failures and their types, and could also be used to predict the appropriate recovery actions.

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