Human Leading or Following Preferences: Effects on Human Perception of the Robot and the Human-Robot Collaboration

要約

人間とロボットの効果的でシームレスな協働を実現するためには、チームのパフォーマンスを向上させることと、ロボットと協働の両方に対する人間の肯定的な認識を醸成することの2つの重要な成果が必要である。本論文では、提案するタスクプランニングフレームワークが、タスク割り当てとスケジューリングプロセスに人間のリード／フォローの嗜好とパフォーマンスを統合することにより、これらの目的を実現する能力を調査する。我々は、ロボットが自律的に参加者と協働する協働シナリオを設計した。ユーザ調査の結果、プロアクティブタスクプランニングフレームワークは前述の目標を達成することに成功した。また、参加者のリーダーシップとフォロワーシップのスタイルがコラボレーションに与える影響についても調査した。その結果、これらの要因の間に興味深い関係があることが明らかになり、今後の研究においてさらなる調査が必要である。

要約(オリジナル)

Achieving effective and seamless human-robot collaboration requires two key outcomes: enhanced team performance and fostering a positive human perception of both the robot and the collaboration. This paper investigates the capability of the proposed task planning framework to realize these objectives by integrating human leading/following preference and performance into its task allocation and scheduling processes. We designed a collaborative scenario wherein the robot autonomously collaborates with participants. The outcomes of the user study indicate that the proactive task planning framework successfully attains the aforementioned goals. We also explore the impact of participants’ leadership and followership styles on their collaboration. The results reveal intriguing relationships between these factors, which warrant further investigation in future studies.

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