Investigating the Impact of Trust in Multi-Human Multi-Robot Task Allocation

要約

人間とロボットのコラボレーションには信頼が不可欠です。
複雑な運用環境でチームの結束を確保するには信頼が不可欠である、複数人、複数ロボットのチームではなおさらです。
しかし現時点では、複数人間、複数ロボットのコラボレーションのコンテキストで使用されるアルゴリズムにおけるタスクの割り当ておよび再割り当ての際に、信頼が要素として考慮されることはほとんどありません。
単一の人間とロボットの相互作用における信頼に関するこれまでの研究では、人間とロボットの相互作用にパラメータとして信頼を含めることで、パフォーマンスの成果とロボット システムでの人間のエクスペリエンスの両方が大幅に向上することが判明しました。
しかし、複数の人間と複数のロボットによるコラボレーションにおける信頼の影響、特にタスクの割り当てという観点での影響を調査した研究はほとんどありません。
この論文では、新しい信頼モデルである期待比較信頼 (ECT) モデルを導入し、これを以前の研究からの 3 つの信頼モデルとベースライン非信頼モデルとともに使用して、マルチタスクにおけるタスク割り当ての結果に対する信頼の影響を調査します。
人間と複数のロボットのコラボレーション。
私たちの実験には、人間 2 名、ロボット 2 名、人間 5 名、ロボット 5 名、人間 10 名、ロボット 10 名など、さまざまなチーム構成が含まれていました。
その結果、信頼ベースのモデルを使用すると、一般に、小規模なチームよりも大規模なチーム (人間 10 人、ロボット 10 人) の方がタスク割り当ての結果が向上することがわかりました。
私たちは調査結果の意味について議論し、複数人、複数ロボットのコラボレーションにおけるタスク割り当ての変数として信頼を統合することに関する今後の作業への推奨事項を提供します。

要約(オリジナル)

Trust is essential in human-robot collaboration. Even more so in multi-human multi-robot teams where trust is vital to ensure teaming cohesion in complex operational environments. Yet, at the moment, trust is rarely considered a factor during task allocation and reallocation in algorithms used in multi-human, multi-robot collaboration contexts. Prior work on trust in single-human-robot interaction has identified that including trust as a parameter in human-robot interaction significantly improves both performance outcomes and human experience with robotic systems. However, very little research has explored the impact of trust in multi-human multi-robot collaboration, specifically in the context of task allocation. In this paper, we introduce a new trust model, the Expectation Comparison Trust (ECT) model, and employ it with three trust models from prior work and a baseline no-trust model to investigate the impact of trust on task allocation outcomes in multi-human multi-robot collaboration. Our experiment involved different team configurations, including 2 humans, 2 robots, 5 humans, 5 robots, and 10 humans, 10 robots. Results showed that using trust-based models generally led to better task allocation outcomes in larger teams (10 humans and 10 robots) than in smaller teams. We discuss the implications of our findings and provide recommendations for future work on integrating trust as a variable for task allocation in multi-human, multi-robot collaboration.

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