論文の概要: Effective Explanations for Belief-Desire-Intention Robots: When and What to Explain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02016v1
• Date: Wed, 02 Jul 2025 12:02:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:14.987394
• Title: Effective Explanations for Belief-Desire-Intention Robots: When and What to Explain
• Title（参考訳）: 感情認識型ロボットの効果的な説明法--いつ,何を説明すべきか
• Authors: Cong Wang, Roberto Calandra, Verena Klös,
• Abstract要約: ロボットの推論プロセスの説明は、ユーザーがロボットの意図を理解するのに役立つ。 本研究では,キッチンにおける日常的な清掃作業を支援するロボットの,説明要求と内容に対するユーザの嗜好について検討した。 本稿では,驚きの行動を特定するアルゴリズムと,BDIロボットの効果的な説明を行うアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.509941298829417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When robots perform complex and context-dependent tasks in our daily lives, deviations from expectations can confuse users. Explanations of the robot's reasoning process can help users to understand the robot intentions. However, when to provide explanations and what they contain are important to avoid user annoyance. We have investigated user preferences for explanation demand and content for a robot that helps with daily cleaning tasks in a kitchen. Our results show that users want explanations in surprising situations and prefer concise explanations that clearly state the intention behind the confusing action and the contextual factors that were relevant to this decision. Based on these findings, we propose two algorithms to identify surprising actions and to construct effective explanations for Belief-Desire-Intention (BDI) robots. Our algorithms can be easily integrated in the BDI reasoning process and pave the way for better human-robot interaction with context- and user-specific explanations.
• Abstract（参考訳）: ロボットが日々の生活の中で複雑でコンテキストに依存したタスクを実行すると、期待からの逸脱がユーザーを混乱させる可能性がある。 ロボットの推論プロセスの説明は、ユーザーがロボットの意図を理解するのに役立つ。 しかし、ユーザをいらいらさせるのを避けるためには、説明やそれらに含まれるものを提供することが重要である。 本研究では,キッチンにおける日常的な清掃作業を支援するロボットの,説明要求と内容に対するユーザの嗜好について検討した。 以上の結果から,利用者は意外な状況における説明を欲しがり,混乱した行動の背後にある意図と,この決定に関連する文脈的要因を明確に記述する簡潔な説明を好んだ。 そこで本研究では,驚きの行動を特定するアルゴリズムと,BDI(Belief-Desire-Intention)ロボットの効果的な説明を行うアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、BDI推論プロセスに容易に統合することができ、コンテキストやユーザ固有の説明との人間とロボットの相互作用を改善する道を開くことができる。

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