Help or Hindrance: Understanding the Impact of Robot Communication in Action Teams

要約

人間とロボットの相互作用（HRI）フィールドは、ロボットがチームと対話できるようにすることの重要性を認識しています。
人間のチームは、時間に敏感な環境でのコラボレーションを成功させるための効果的なコミュニケーションに依存しています。
ロボットは、リアルタイムの支援を通じてチームの調整を強化する役割を果たすことができます。
ヒューマンロボットチームの研究において大きな進歩にもかかわらず、ロボットが時間感受性環境でマルチモーダル相互作用の手がかりを使用してアクションチームと効果的に通信する方法には、重要なギャップが残っています。
この研究では、実験的なラブ内研究におけるこの知識のギャップに対処し、アクションチームでのマルチモーダルロボットコミュニケーションがロボットのワークロードと人間の認識にどのように影響するかを調査します。
ロボットクラッシュカート（RCC）が口頭および非言語的な手がかりを提供する医療トレーニングシナリオでチームのコラボレーションを探索し、ユーザーが反復タスクを実行し、物資を検索することを忘れないようにします。
私たちの調査結果は、オブジェクト検索タスクの口頭の手がかりとタスクリマインダーの視覚的な手がかりがチームのワークロードを減らし、フィードバックのないロボットよりも効果的に使用の容易さと知覚される有用性を高めることを示しています。
私たちの仕事は、HRI分野でのマルチモーダルインタラクション研究に貢献し、病院、検索と救助、製造アプリケーションなどの時間に敏感な環境で共同ロボットを統合するためのベストプラクティスを理解するためのより多くの人間のロボットチーム研究の研究の必要性を強調しています。

要約(オリジナル)

The human-robot interaction (HRI) field has recognized the importance of enabling robots to interact with teams. Human teams rely on effective communication for successful collaboration in time-sensitive environments. Robots can play a role in enhancing team coordination through real-time assistance. Despite significant progress in human-robot teaming research, there remains an essential gap in how robots can effectively communicate with action teams using multimodal interaction cues in time-sensitive environments. This study addresses this knowledge gap in an experimental in-lab study to investigate how multimodal robot communication in action teams affects workload and human perception of robots. We explore team collaboration in a medical training scenario where a robotic crash cart (RCC) provides verbal and non-verbal cues to help users remember to perform iterative tasks and search for supplies. Our findings show that verbal cues for object search tasks and visual cues for task reminders reduce team workload and increase perceived ease of use and perceived usefulness more effectively than a robot with no feedback. Our work contributes to multimodal interaction research in the HRI field, highlighting the need for more human-robot teaming research to understand best practices for integrating collaborative robots in time-sensitive environments such as in hospitals, search and rescue, and manufacturing applications.

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