論文の概要: Pack It My Way: Triadic Human-Robot Collaboration for Personalized Autonomous Packing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.04620v1
• Date: Fri, 04 Sep 2026 01:49:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-07 18:15:23.874269
• Title: Pack It My Way: Triadic Human-Robot Collaboration for Personalized Autonomous Packing
• Title（参考訳）: Pack It My Way: パーソナライズされた自律パッケージのための3つの人間とロボットのコラボレーション
• Abstract要約: 本研究では, 住民, 矯正メディエータ, ロボット間の3進的人間ロボット協調について検討する。 その結果,3つの選好カテゴリーのうちの2つのカテゴリーにおいて,音声エージェントの仲介が人間専門家の仲介に匹敵する結果が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.399948157377307
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalized autonomous packing requires robots to account for resident preferences that cannot be inferred from scene geometry alone. Expert teleoperators can interpret these preferences and translate them into feasible robot actions, but continuous expert involvement limits scalable deployment. In this paper, we investigate triadic human-robot collaboration among a resident, a correction mediator, and a robot by comparing human-expert and voice-agent mediation. We evaluate the two conditions in a user study across Protection, Compactness, andGrouping tasks, using a Show-Correct-Generalize process to assess preference correction and subsequent generalization after the surrounding objects are rearranged. Results show that voice-agent mediation achieves outcomes comparable to human-expert mediation in two of the three preference categories, despite receiving shorter and less detailed instructions. Both mediators are similarly easy to use, although the human expert is perceived as more reliable. These findings demonstrate the potential of voice agents to reduce expert involvement while identifying perceived reliability and preference generalization as remaining challenges.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた自律パッキングは、シーン幾何学だけでは推測できない居住好みをロボットが考慮しなければならない。 専門家のテレオペレータは、これらの好みを解釈して、実現可能なロボットアクションに変換することができるが、継続的な専門家の関与は、スケーラブルなデプロイメントを制限する。 本稿では,人間-専門家と音声エージェントのメディエーションを比較することで,住民,矯正メディエータ,ロボット間の3進的人間-ロボットの協調について検討する。 本研究では,Show-Correct-Generalize プロセスを用いて,保護,コンパクト性,グループ化タスクを対象としたユーザスタディにおける2つの条件の評価を行った。 その結果、3つの選好カテゴリーのうちの2つのカテゴリーにおいて、音声エージェントの調停は人間の専門的調停に匹敵する結果が得られた。 どちらのメディエーターも同じように使いやすく、人間の専門家はより信頼性が高いと見なされている。 これらの結果から,音声エージェントが専門家の関与を減らし,信頼性と嗜好の一般化を課題として認識する可能性が示唆された。

関連論文リスト

• ComBodied Agents: a New Paradigm of Human-Centric Agentic AI [121.60938707072069]
  我々は、人間中心のパラダイムであるCombodied Agentsを紹介し、時間とともに個々の人間状態の軌跡を知覚し、モデル化し、予測し、支援する。 パーソナルアシスタント、ヘルスエージェント、AIコンパニオン、適応型ヒューマンAIシステムをクローズドループに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-11T13:35:58Z)
• Risks and Opportunities in Human-Machine Teaming in Operationalizing Machine Learning Target Variables [6.640491315246465]
  本研究では,2つのヒューマンマシン・チーム戦略がプロキシ構築に与える影響について検討する。 パフォーマンス優先の戦略はより高速なイテレーションと意思決定を促進する一方で、ユーザを高いパフォーマンスのプロキシに偏らせることも示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-29T21:17:50Z)
• Towards Balancing Preference and Performance through Adaptive Personalized Explainability [5.297303831218776]
  シミュレーション自動車(AV)ドメインに設定した2つのユーザスタディを提示する。 本研究では,(1)xAIの個体群レベルの嗜好と(2)ロボットの説明を提供するためのパーソナライズ戦略について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-21T17:31:25Z)
• Promptable Behaviors: Personalizing Multi-Objective Rewards from Human Preferences [53.353022588751585]
  本稿では,ロボットエージェントの多種多様な嗜好に対する効率的なパーソナライズを促進する新しいフレームワークであるPromptable Behaviorsを紹介する。 我々は、異なるタイプの相互作用を活用することによって、人間の嗜好を推測する3つの異なる方法を紹介した。 本稿では,ProcTHOR と Robothor のナビゲーションタスクをパーソナライズしたオブジェクトゴールナビゲーションおよびエスケープナビゲーションタスクにおいて,提案手法の評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T21:00:56Z)
• Real-time Addressee Estimation: Deployment of a Deep-Learning Model on the iCub Robot [52.277579221741746]
  住所推定は、社会ロボットが人間とスムーズに対話するために必要なスキルである。 人間の知覚スキルにインスパイアされたディープラーニングモデルは、iCubロボットに設計、訓練、デプロイされる。 本研究では,人間-ロボットのリアルタイムインタラクションにおいて,そのような実装の手順とモデルの性能について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T13:01:21Z)
• Online Decision Mediation [72.80902932543474]
  意思決定支援アシスタントを学習し、(好奇心)専門家の行動と(不完全)人間の行動の仲介役として機能することを検討する。 臨床診断では、完全に自律的な機械行動は倫理的余裕を超えることが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-28T05:59:43Z)
• Conveying Autonomous Robot Capabilities through Contrasting Behaviour Summaries [8.413049356622201]
  比較行動要約を効率的に生成する適応探索法を提案する。 この結果から,適応探索により,人間がより優れたエージェントを正確に選択できる情報コントラストのシナリオを効果的に特定できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-01T18:20:59Z)
• Among Us: Adversarially Robust Collaborative Perception by Consensus [50.73128191202585]
  複数のロボットは、シーン(例えば物体)を個人よりも協調的に知覚することができる。 本稿では,未知の攻撃者に対して一般化可能な新しいサンプリングベース防衛戦略であるROBOSACを提案する。 自律運転シナリオにおける協調3次元物体検出の課題に対して,本手法の有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T17:15:25Z)
• Empirical Estimates on Hand Manipulation are Recoverable: A Step Towards Individualized and Explainable Robotic Support in Everyday Activities [80.37857025201036]
  ロボットシステムの鍵となる課題は、他のエージェントの振る舞いを理解することである。 正しい推論の処理は、(衝突)因子が実験的に制御されない場合、特に困難である。 人に関する観察研究を行うために必要なツールをロボットに装備することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-27T22:15:56Z)
• Open-Ended Multi-Modal Relational Reasoning for Video Question Answering [1.8699569122464073]
  このエージェントの主な焦点は、ビデオベースのシーン内で言語ベースのインタラクションを使用する個人を支援することである。 提案手法は,ロボットエージェント内にビデオ認識技術と自然言語処理モデルを統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-01T20:49:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。