論文の概要: Visual Proactivity: Enhancing Human-Robot Collaboration Through Intent Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.21729v1
- Date: Fri, 18 Sep 2026 13:05:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-21 18:40:17.091949
- Title: Visual Proactivity: Enhancing Human-Robot Collaboration Through Intent Communication
- Title（参考訳）: 視覚的プロアクティビティ - インテントコミュニケーションによる人間とロボットのコラボレーションの強化
- Abstract要約: 本稿では,視覚的フィードバックによってロボットが意図を伝達できる新しい,シンプルで効果的なアプローチである視覚活動を紹介する。
本研究では,人間からロボットへのハンドオーバシナリオにおいて,反応,予測,積極的行動に対する人間の認識を検証することを目的とした,プロアクティブなロボット行動の開発と評価を行う。
その結果、効果的な視覚活動は、より良い調整と調整を促進し、より直感的な人間とロボットのコラボレーションの道を開くことが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8368949446281575
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As robots transition from performing repetitive tasks to collaborating with humans, understanding human intent becomes crucial to effective interaction. Anticipation enables robots to predict human actions, while proactivity allows them to take initiative and guide human behavior toward optimal outcomes. Although research has largely focused on how robots infer and respond to human intentions, less attention has been paid to how robots communicate their own intent. This paper introduces visual proactivity, a novel, simple yet effective approach that enables robots to communicate their intentions through visual feedback, influencing human behavior and enhancing transparency and fluency. We develop and evaluate proactive robotic behaviors in a human-to-robot handover scenario, where a user study validates human perception of reactive, anticipatory, and proactive behaviors. The results demonstrate that effective visual proactivity fosters better alignment and coordination, paving the way for more intuitive human-robot collaboration.
- Abstract（参考訳）: ロボットが反復的なタスクから人間との共同作業へと移行するにつれ、人間の意図を理解することは効果的な相互作用にとって不可欠である。
期待はロボットが人間の行動を予測し、積極的行動は人間の行動を最適な結果へと導くことを可能にする。
研究は主に、ロボットが人間の意図を推測し、反応する方法に焦点を当ててきたが、ロボットが自身の意図を伝達する方法にはあまり注意が払われていない。
本稿では,視覚的フィードバックによってロボットが意図を伝達し,人間の行動に影響を与え,透明性と流線型を向上する,新しい,シンプルで効果的なアプローチである視覚活動を紹介する。
本研究では,人間からロボットへのハンドオーバシナリオにおいて,反応,予測,積極的行動に対する人間の認識を検証することを目的とした,プロアクティブなロボット行動の開発と評価を行う。
その結果、効果的な視覚活動は、より良い調整と調整を促進し、より直感的な人間とロボットのコラボレーションの道を開くことが示される。
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