論文の概要: Affective Shared Autonomy: Temporal Affect Dynamics and Subjective Evaluation in Bimanual Teleoperation Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.19802v1
• Date: Thu, 17 Sep 2026 07:14:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:54.134014
• Title: Affective Shared Autonomy: Temporal Affect Dynamics and Subjective Evaluation in Bimanual Teleoperation Tasks
• Title（参考訳）: Affective Shared Autonomy: 対人遠隔作業における時間的影響ダイナミクスと主観的評価
• Abstract要約: 物理的遠隔操作は人間の認知的柔軟性とロボットの精度を統合する。 本稿では,ロボット支援を動的に調節する感情認識型自律遠隔操作フレームワークを提案する。 提案した情緒的援助は,ユーザエージェンシーを損なうことなく生産状態を最大39.7%向上させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7659539089027751
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Physical teleoperation integrates human cognitive flexibility with robotic precision, yet demanding manipulation tasks frequently induce severe cognitive workload, acute frustration, and execution breakdown. Conventional shared autonomy paradigms rely primarily on task-based rules, such as spatial error boundaries, which disregard the operator's transient affective state and risk misaligned control interventions. To address this limitation, we propose an affect-aware shared autonomy teleoperation framework that dynamically modulates robotic assistance based on real-time operator state estimation. The system estimates operator affective states from synchronized facial video, cardiac signals, and bilateral arm kinematics, outputting a seven-state affective distribution and a three-category operational abstraction (neutral, productive, adverse). Affect-aware assistance is selectively triggered when the user is detected in a continuous adverse state, preserving task-positive engagement without unnecessary disruption. The empirical user study ($N = 30$) confirms that the proposed affective assistance increases the productive states by up to 39.7% without compromising user agency. The collected dataset represents the first multimodal dataset that provides continuous visual, physiological, and operator's bilateral motion tracking of temporal affective state shifts during bimanual teleoperation. Our multimodal fusion model outperforms zero-shot baselines (Qwen, MiniCPM-V) in tracking temporal state dynamics. This real-world deployment offers a new human-centric framework that integrates visual, physiological, and motion tracking for physical human-robot interaction.
• Abstract（参考訳）: 物理的遠隔操作は、人間の認知の柔軟性とロボットの精度を統合するが、操作タスクは、重度の認知作業負荷、急性のフラストレーション、実行の破壊を頻繁に引き起こす。 従来の共有自律パラダイムは、主に空間的エラー境界のようなタスクベースのルールに依存しており、オペレータの過渡的な感情状態やリスクの一致した制御介入を無視している。 この制限に対処するため,実時間操作者の状態推定に基づいて動的にロボット支援を調節する感情認識型自律遠隔操作フレームワークを提案する。 このシステムは、同期された顔ビデオ、心臓信号、両腕の運動学から操作者の情動状態を推定し、7状態の情動分布と3カテゴリーの操作抽象(中性、生産的、有害)を出力する。 ユーザが連続的に有害な状態で検出された場合に、影響認識支援を選択的にトリガーし、不要な破壊を伴わずにタスク陽性のエンゲージメントを保存する。 経験的ユーザスタディ(N = 30$)は、提案された情緒的援助がユーザーエージェンシーを損なうことなく、生産状態を39.7%向上させることを確認した。 収集されたデータセットは、両眼的遠隔操作中の時間的情動状態変化の連続的な視覚的、生理的、および操作者の両側の動き追跡を提供する最初のマルチモーダルデータセットである。 我々のマルチモーダル核融合モデルは、時間状態の動的追跡においてゼロショットベースライン(Qwen, MiniCPM-V)より優れている。 この現実世界の展開は、視覚的、生理的、モーショントラッキングを統合した、人間中心の新たなフレームワークを提供する。

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