論文の概要: Towards Inferring Users' Impressions of Robot Performance in Navigation Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11590v1
• Date: Tue, 17 Oct 2023 21:12:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 12:09:15.138087
• Title: Towards Inferring Users' Impressions of Robot Performance in Navigation Scenarios
• Title（参考訳）: ナビゲーションシナリオにおけるロボット性能のユーザ印象の推測に向けて
• Authors: Qiping Zhang, Nathan Tsoi, Booyeon Choi, Jie Tan, Hao-Tien Lewis Chiang, Marynel V\'azquez
• Abstract要約: 本研究では,非言語行動手がかりと機械学習技術を用いて,ロボット行動に対する人々の印象を予測する可能性について検討した。 以上の結果から,表情だけでロボット性能の人的印象について有用な情報が得られることが示唆された。 現実のナビゲーションシナリオにおいて,これらの予測モデルを実装するためのガイドラインを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.657890824144234
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Human impressions of robot performance are often measured through surveys. As a more scalable and cost-effective alternative, we study the possibility of predicting people's impressions of robot behavior using non-verbal behavioral cues and machine learning techniques. To this end, we first contribute the SEAN TOGETHER Dataset consisting of observations of an interaction between a person and a mobile robot in a Virtual Reality simulation, together with impressions of robot performance provided by users on a 5-point scale. Second, we contribute analyses of how well humans and supervised learning techniques can predict perceived robot performance based on different combinations of observation types (e.g., facial, spatial, and map features). Our results show that facial expressions alone provide useful information about human impressions of robot performance; but in the navigation scenarios we tested, spatial features are the most critical piece of information for this inference task. Also, when evaluating results as binary classification (rather than multiclass classification), the F1-Score of human predictions and machine learning models more than doubles, showing that both are better at telling the directionality of robot performance than predicting exact performance ratings. Based on our findings, we provide guidelines for implementing these predictions models in real-world navigation scenarios.
• Abstract（参考訳）: ロボットのパフォーマンスの人間の印象は、しばしば調査によって測定される。 よりスケーラブルで費用対効果の高い代替手段として、非言語行動手がかりと機械学習技術を用いて、ロボット行動に対する人々の印象を予測する可能性を検討する。 そこで本研究では,仮想現実シミュレーションにおいて,人と移動ロボットとのインタラクションの観察と,ユーザが提供する5ポイントスケールのロボット性能の印象とからなるデータセットを,まずseanにコントリビュートする。 第2に,人間と教師付き学習技術が観察型(顔,空間,地図の特徴など)の異なる組み合わせに基づいて,ロボットの知覚性能をいかに正確に予測できるかの分析を行う。 以上の結果から,顔の表情だけでロボットの動作を人間に印象づける上で有用な情報が得られることがわかったが,ナビゲーションのシナリオでは,空間的特徴が推論タスクの最も重要な情報である。 また、結果を二分分類(多類分類ではなく)として評価する場合、人間の予測と機械学習モデルのf1-scoreは2倍以上になり、どちらも正確な性能評価の予測よりも、ロボットのパフォーマンスの方向性を示すのに優れていることが示されている。 本研究は,現実のナビゲーションシナリオにおいて,これらの予測モデルを実装するためのガイドラインを提供する。

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