A Framework for Dynamic Situational Awareness in Human Robot Teams: An Interview Study

要約

人間とロボットのチームでは、人間の状況認識とは、チームの状態、行動、計画、環境に関するオペレーターの意識的な知識です。
人間とロボットのコラボレーションを成功させるには、人間の状況を適切に認識することが重要です。
人間とロボットのチーム作業では、状況認識の最適かつ必要なレベルは、常にすべてを把握していることであると想定されることがよくあります。
この見解には問題があります。なぜなら、最適なチームパフォーマンスを得るために人間が知っておくべきことは、動的な環境条件、タスクのコンテキスト、チームメンバーの役割と能力によって異なるからです。
私たちは、さまざまな人間とロボットのチーミング アプリケーションで積極的に繰り返し経験を積んだ 16 人の参加者にインタビューすることで、このトピックを探ります。
これらのインタビューの分析に基づいて、人間とロボットのチーム化に必要な状況認識の動的な性質を説明するフレームワークを導き出します。
さらに、必要な状況認識と実際の状況認識のレベル（つまり、動的な状況認識）の動的な性質に影響を与えるさまざまな要因、実際の状況認識と必要な状況認識の間のギャップによって生じる状況認識の非効率性の種類、およびそれらの主な影響を特定します。
また、必要な状況認識を維持するのに役立つ、人間とロボットによって開始されるさまざまな戦略も明らかにします。
私たちの調査結果は、動的な状況認識の正確な推定の実装と、ユーザーに適応するヒューマン ロボット インターフェイスの設計に役立ちます。
したがって、この研究は、より協力的で効果的な人間とロボットのチームの将来の設計に貢献します。

要約(オリジナル)

In human-robot teams, human situational awareness is the operator’s conscious knowledge of the team’s states, actions, plans and their environment. Appropriate human situational awareness is critical to successful human-robot collaboration. In human-robot teaming, it is often assumed that the best and required level of situational awareness is knowing everything at all times. This view is problematic, because what a human needs to know for optimal team performance varies given the dynamic environmental conditions, task context and roles and capabilities of team members. We explore this topic by interviewing 16 participants with active and repeated experience in diverse human-robot teaming applications. Based on analysis of these interviews, we derive a framework explaining the dynamic nature of required situational awareness in human-robot teaming. In addition, we identify a range of factors affecting the dynamic nature of required and actual levels of situational awareness (i.e., dynamic situational awareness), types of situational awareness inefficiencies resulting from gaps between actual and required situational awareness, and their main consequences. We also reveal various strategies, initiated by humans and robots, that assist in maintaining the required situational awareness. Our findings inform the implementation of accurate estimates of dynamic situational awareness and the design of user-adaptive human-robot interfaces. Therefore, this work contributes to the future design of more collaborative and effective human-robot teams.

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