Fugu-MT 論文翻訳(概要): Identifying Influential Actions in Human-Robot Interactions

論文の概要: Identifying Influential Actions in Human-Robot Interactions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07885v1
Date: Mon, 09 Mar 2026 01:48:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.079807
Title: Identifying Influential Actions in Human-Robot Interactions
Title（参考訳）: 人間-ロボットインタラクションにおけるインフルエンシャルアクションの同定
Authors: Haoyang Jiang, Chenfei Xu, Yuya Okadome, Yukata Nakamura,
Abstract要約: 本稿では,移動エントロピーを用いたロボット行動の同定手法を提案する。本研究では,遠隔操作ロボットアバターとの会話において,ロボットの動作が人間の行動にどう影響するかを解析するために,本手法を適用した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27998963147546146
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Human-robot interaction combines robotics, cognitive science, and human factors to study collaborative systems. This paper introduces a method for identifying influential robot actions using transfer entropy, a statistic that measures directed information transfer between time series. TE is effective for capturing complex, nonlinear interactions. We apply this method to analyze how robot actions affect human behavior during a conversation with a remotely controlled robot avatar. By focusing on the impact of proximity, our approach demonstrates TE's capability to identify key actions influencing human responses, highlighting its potential to improve the design and adaptability of robotic systems.
Abstract（参考訳）: 人間とロボットの相互作用は、ロボット工学、認知科学、人間要素を組み合わせて協調システムを研究する。本稿では,時系列間の情報伝達を指示する統計量である転送エントロピーを用いて,影響力のあるロボット行動を特定する手法を提案する。 TEは複雑な非線形相互作用を捉えるのに有効である。本研究では,遠隔操作ロボットアバターとの会話において,ロボットの動作が人間の行動にどう影響するかを解析するために,本手法を適用した。提案手法は,ロボットシステムの設計と適応性を向上する可能性を強調し,人間の反応に影響を及ぼす重要な行動を特定するためのTEの能力を示す。

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