論文の概要: Classifying Subjective Time Perception in a Multi-robot Control Scenario Using Eye-tracking Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06442v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 21:30:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 13:05:24.118289
• Title: Classifying Subjective Time Perception in a Multi-robot Control Scenario Using Eye-tracking Information
• Title（参考訳）: アイトラッキング情報を用いたマルチロボット制御シナリオにおける主観的時間知覚の分類
• Authors: Till Aust, Julian Kaduk, Heiko Hamann,
• Abstract要約: オペレータの精神状態の正確な評価は、パフォーマンスと幸福を維持するために重要である。 我々は、主観的時間知覚を、幸福感と認知歪の感度で低レイテンシな指標として用いている。 本研究では,人間の生理的信号を用いて人の主観的時間知覚を推定する方法について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8916312075738273
• License:
• Abstract: As automation and mobile robotics reshape work environments, rising expectations for productivity increase cognitive demands on human operators, leading to potential stress and cognitive overload. Accurately assessing an operator's mental state is critical for maintaining performance and well-being. We use subjective time perception, which can be altered by stress and cognitive load, as a sensitive, low-latency indicator of well-being and cognitive strain. Distortions in time perception can affect decision-making, reaction times, and overall task effectiveness, making it a valuable metric for adaptive human-swarm interaction systems. We study how human physiological signals can be used to estimate a person's subjective time perception in a human-swarm interaction scenario as example. A human operator needs to guide and control a swarm of small mobile robots. We obtain eye-tracking data that is classified for subjective time perception based on questionnaire data. Our results show that we successfully estimate a person's time perception from eye-tracking data. The approach can profit from individual-based pretraining using only 30 seconds of data. In future work, we aim for robots that respond to human operator needs by automatically classifying physiological data in a closed control loop.
• Abstract（参考訳）: 自動化とモバイルロボティクスが作業環境を再構築するにつれ、生産性に対する期待が高まり、人間のオペレーターに対する認知的要求が増加し、潜在的なストレスと認知的過負荷がもたらされる。 オペレータの精神状態の正確な評価は、パフォーマンスと幸福を維持するために重要である。 我々は、ストレスや認知負荷によって変化する主観的時間知覚を、幸福感と認知歪の感度、低遅延指標として利用する。 時間知覚の歪みは意思決定、反応時間、全体的な作業効率に影響を及ぼし、適応的な人間とスワームの相互作用システムにとって貴重な指標となる。 本研究では,人間の生理的信号を用いて人の主観的時間知覚を推定する方法について検討した。 人間のオペレータは、小さな移動ロボット群を誘導し、制御する必要がある。 アンケートデータに基づいて、主観的時間知覚のために分類された視線追跡データを得る。 その結果,視線追跡データから人の時間知覚を推定することができた。 このアプローチは、30秒のデータのみを使用して、個人ベースの事前トレーニングから利益を得ることができる。 今後の研究では,クローズドコントロールループ内の生理データを自動分類することで,人間の操作者のニーズに応えるロボットを目指している。

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