論文の概要: Stress Propagation in Human-Robot Teams Based on Computational Logic Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04056v1
• Date: Tue, 8 Nov 2022 07:31:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 17:23:45.821982
• Title: Stress Propagation in Human-Robot Teams Based on Computational Logic Model
• Title（参考訳）: 計算論理モデルに基づく人間-ロボットチームの応力伝播
• Authors: Peter Shmerko, Yumi Iwashita, Adrian Stoica, Svetlana Yanushkevich
• Abstract要約: ミッションチームは、人生と死の決定の感情的な犠牲にさらされます。 我々は、人間と自律機械のチームにおけるストレスモニタリングのための複合モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6344851071810071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mission teams are exposed to the emotional toll of life and death decisions. These are small groups of specially trained people supported by intelligent machines for dealing with stressful environments and scenarios. We developed a composite model for stress monitoring in such teams of human and autonomous machines. This modelling aims to identify the conditions that may contribute to mission failure. The proposed model is composed of three parts: 1) a computational logic part that statically describes the stress states of teammates; 2) a decision part that manifests the mission status at any time; 3) a stress propagation part based on standard Susceptible-Infected-Susceptible (SIS) paradigm. In contrast to the approaches such as agent-based, random-walk and game models, the proposed model combines various mechanisms to satisfy the conditions of stress propagation in small groups. Our core approach involves data structures such as decision tables and decision diagrams. These tools are adaptable to human-machine teaming as well.
• Abstract（参考訳）: ミッションチームは、人生と死の決定の感情的な影響にさらされます。 これらは、知的機械がストレスの多い環境やシナリオを扱うために支援する、特別な訓練を受けた人々の小さなグループです。 人間と自律機械のチームにおけるストレスモニタリングのための複合モデルを開発した。 このモデリングは、ミッション失敗に寄与する可能性のある条件を特定することを目的としている。 提案モデルは3つの部分からなる。 1) チームメイトのストレス状態を静的に記述した計算論理部分 2 いつでも任務の状況を示す決定部分 3)標準感受性感染性(sis)パラダイムに基づく応力伝播部。 エージェントベース,ランダムウォーク,ゲームモデルなどのアプローチとは対照的に,提案モデルは小グループにおけるストレス伝搬の条件を満たすために,様々なメカニズムを組み合わせる。 私たちの中核的なアプローチは、意思決定テーブルや意思決定ダイアグラムのようなデータ構造です。 これらのツールは、人間と機械のチームにも適応できる。

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