論文の概要: Applying Ground Robot Fleets in Urban Search: Understanding Professionals' Operational Challenges and Design Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04992v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 19:26:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.180564
• Title: Applying Ground Robot Fleets in Urban Search: Understanding Professionals' Operational Challenges and Design Opportunities
• Title（参考訳）: 都市検索における地上ロボットの活用 : 専門家の運用課題と設計機会の理解
• Authors: Puqi Zhou, Charles R. Twardy, Cynthia Lum, Myeong Lee, David J. Porfirio, Michael R. Hieb, Chris Thomas, Xuesu Xiao, Sungsoo Ray Hong,
• Abstract要約: 都市検索は、高い認知力と状況負荷の下で、迅速かつ防御力のある決定と持続的な身体的努力を要求する。 近年の技術進歩に伴い、地上ロボットはコンピュータビジョンに基づく状況認識とLCMを利用したインタフェースと組み合わせることで、これらの運用上の負担を軽減できる可能性がある。 公共安全専門家がそのような技術をどのように認識しているか、あるいは既存のプラクティスへの統合を想定しているかを、専門的な研究は行われていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.672152826590336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Urban searches demand rapid, defensible decisions and sustained physical effort under high cognitive and situational load. Incident commanders must plan, coordinate, and document time-critical operations, while field searchers execute evolving tasks in uncertain environments. With recent advances in technology, ground-robot fleets paired with computer-vision-based situational awareness and LLM-powered interfaces offer the potential to ease these operational burdens. However, no dedicated studies have examined how public safety professionals perceive such technologies or envision their integration into existing practices, risking building technically sophisticated yet impractical solutions. To address this gap, we conducted focus-group sessions with eight police officers across five local departments in Virginia. Our findings show that ground robots could reduce professionals' reliance on paper references, mental calculations, and ad-hoc coordination, alleviating cognitive and physical strain in four key challenge areas: (1) partitioning the workforce across multiple search hypotheses, (2) retaining group awareness and situational awareness, (3) building route planning that fits the lost-person profile, and (4) managing cognitive and physical fatigue under uncertainty. We further identify four design opportunities and requirements for future ground-robot fleet integration in public-safety operations: (1) scalable multi-robot planning and control interfaces, (2) agency-specific route optimization, (3) real-time replanning informed by debrief updates, and (4) vision-assisted cueing that preserves operational trust while reducing cognitive workload. We conclude with design implications for deployable, accountable, and human-centered urban-search support systems
• Abstract（参考訳）: 都市検索は、高い認知力と状況負荷の下で、迅速かつ防御力のある決定と持続的な身体的努力を要求する。 インシデントコマンドは、時間クリティカルな操作を計画、調整、文書化し、フィールドサーチは不確実な環境で進化するタスクを実行する必要がある。 近年の技術進歩に伴い、地上ロボットはコンピュータビジョンに基づく状況認識とLLMを利用したインタフェースと組み合わせることで、これらの運用上の負担を軽減できる可能性がある。 しかしながら、公共の安全専門家がそのような技術をどのように認識しているか、あるいは既存のプラクティスへの統合を構想しているか、技術的に洗練された非現実的なソリューションを構築するリスクを負う研究は行われていない。 このギャップに対処するため、バージニア州の5つの地方部署で8人の警察官とフォーカスグループセッションを行った。 本研究は,(1)複数の探索仮説にまたがる作業の分担,(2)集団意識と状況意識の維持,(3)失明者プロファイルに適合した経路計画,(4)不確実性下での認知的および身体的疲労の管理,である。 さらに,(1)スケーラブルなマルチロボット計画・制御インタフェース,(2)代理店固有の経路最適化,(3)デリフ更新によって通知されるリアルタイムリプランニング,(4)認知負荷を低減しながら運用信頼を維持する視覚支援キューの4つの設計機会と要件を明らかにした。 我々は、展開可能、説明可能、及び人間中心の都市調査支援システムの設計上の意味を結論づける。

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