Designing Effective Human-Swarm Interaction Interfaces: Insights from a User Study on Task Performance

要約

本論文では、理論的な洞察と経験的な評価を組み合わせた、人間と群れのインタラクションインタフェースの体系的な設計手法を提示する。まず、既存の文献から10個のデザイン原則を導き出し、ゴール指向タスク分析によって特定された主要な情報次元に適用し、ターゲット探索タスクのためのタブレットベースのインタフェースを開発した。次に、ロボットに危険をもたらす3つのタイプの危険が存在する中で、人間がロボット群を目標に誘導することが求められるユーザー研究を31人の参加者を対象に実施した：分散型、移動型、拡散型である。ロボットがターゲットに近づいたかどうか、タスク終了時にロボットが停止しているかどうかでパフォーマンスが測定された。その結果、98%のタスクで少なくとも1台のロボットがターゲットに近づいた。さらに、約67%のタスクにおいて、50%以上のロボットが目標に到達した。さらに、移動する危険な場所でのパフォーマンスが特に優れていた。さらに、インターフェイスはロボットの活動停止を最小限に抑えるのに役立っているようで、参加者はタスクの94%近くで50%以上のロボットを活動状態に保つことができた。しかし、その効果はハザードによって異なり、ロボットの不活性化は分散ハザードのシナリオで最も低く、インターフェイスがこれらの条件下で最も大きなサポートを提供したことを示唆している。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a systematic method of design for human-swarm interaction interfaces, combining theoretical insights with empirical evaluation. We first derive ten design principles from existing literature, apply them to key information dimensions identified through goal-directed task analysis and developed a tablet-based interface for a target search task. We then conducted a user study with 31 participants where humans were required to guide a robotic swarm to a target in the presence of three types of hazards that pose a risk to the robots: Distributed, Moving, and Spreading. Performance was measured based on the proximity of the robots to the target and the number of deactivated robots at the end of the task. Results indicate that at least one robot was bought closer to the target in 98% of tasks, demonstrating the interface’s success fulfilling the primary objective of the task. Additionally, in nearly 67% of tasks, more than 50% of the robots reached the target. Moreover, particularly better performance was noted in moving hazards. Additionally, the interface appeared to help minimize robot deactivation, as evidenced by nearly 94% of tasks where participants managed to keep more than 50% of the robots active, ensuring that most of the swarm remained operational. However, its effectiveness varied across hazards, with robot deactivation being lowest in distributed hazard scenarios, suggesting that the interface provided the most support in these conditions.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL