人間とロボットの協働

ヒューマン・ロボット・コラボレーションとは、人間とロボットが共通の目標を達成するために協働するプロセスを研究する分野です。ロボットの多くの新しい用途では、人間とロボットのチームの有能なメンバーとして人間と共存することが求められています。これには、家庭、病院、オフィス向けのロボット、宇宙探査、製造業などが含まれます。ヒューマン・ロボット・コラボレーション（HRC）は、古典的ロボット工学、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション、人工知能、プロセス設計、レイアウト計画、人間工学、認知科学、心理学などを含む学際的な研究分野です。[ 1 ] [ 2 ]

人間とロボットの協働の産業用途には、協働ロボット（コボット）が含まれます。協働ロボットは、共有ワークスペースで人間と物理的に相互作用し、協働操作や物体の受け渡しなどのタスクを完了します。[ 3 ]

共同活動

人間とロボットの協働による鋸引き。このような作業では、ロボットは複雑な物理的相互作用を制御し、同時に人間のパートナーに適応する必要がある。[ 4 ]

コラボレーションは、2人以上の主体が共同で作業し、共通の目標を達成するために必要なタスクを実行したり活動したりする、特別なタイプの調整された活動として定義されます。[ 5 ]このプロセスには通常、共有された計画、共有された規範、相互に有益な相互作用が含まれます。[ 6 ]コラボレーションと協力はしばしば同じ意味で使用されますが、コラボレーションは、両者の成功が互いに依存する共通の目標と共同行動を伴う点で協力とは異なります。[ 7 ]

人間とロボットの効果的な協働のためには、ロボットが人間同士の相互作用に関係するメカニズムと同様のいくつかのコミュニケーションメカニズムを理解し、解釈できることが不可欠です。[ 8 ]ロボットはまた、一連の共通の信念を確立して維持し、共有計画を実行するために行動を調整するために、独自の意図と目標を伝える必要があります。[ 5 ] [ 9 ]さらに、すべてのチームメンバーは、自分の役割を果たすこと、他の人が自分の役割を果たすこと、そして全体のタスクの成功にコミットしていることを示します。[ 9 ] [ 10 ]

人間とロボットの協働に関する理論

人間同士の協働活動は、人間が共同作業を成功させる特性を特定するために深く研究されています。[ 11 ]これらの活動モデルは通常、人々がチーム内でどのように協働し、どのように意図を形成し、共通の目標を達成するかを理解することを目的としています。協働に関する理論は、効率的で流暢な協働エージェントを開発するための人間とロボットの協働研究に役立っています。[ 12 ]

信念・欲求・意図モデル

信念-欲求-意図（BDI）モデルは、マイケル・ブラットマンによって開発された人間の実践的推論のモデルです。[ 13 ]このアプローチは、インテリジェントエージェントの研究では、インテリジェントエージェントを記述およびモデル化するために使用されます。[ 14 ] BDIモデルは、エージェントの信念（世界に関する知識、世界の状態）、欲求（達成すべき目的、望ましい最終状態）、および意図（エージェントの欲求を達成するために現在実行中の一連の行動）を実装して、意思決定プロセスを熟考することを特徴としています。[ 15 ] BDIエージェントは、計画について熟考し、計画を選択し、計画を実行することができます。

共同活動の共有

共有協力活動は、活動が共有され協力的であると見なされるための特定の前提条件を定義します。相互応答、共同活動へのコミットメント、相互支援へのコミットメントです。[ 9 ] [ 16 ]これらの概念を説明する例として、エージェントがドアの外にテーブルを移動する共同活動が挙げられます。相互応答により、エージェントの動きが同期されます。共同活動へのコミットメントは、各チームメンバーに、もう1人が自分の側を落とさないことを安心させます。相互支援へのコミットメントは、チームメンバーの1人が計画の一部を実行できないために発生する可能性のある崩壊に対処します。[ 9 ]

共同意図理論

共同意図理論は、共同行動を生み出すためには、チームメンバーが共通の信念を維持し、共有計画に向けて行動を調整するためにコミュニケーションをとる必要があると提唱している。[ 17 ]共同作業では、エージェントは他のメンバーのコミットメントを頼りにすることができるべきであり、したがって、各エージェントは目標が達成可能、不可能、または無関係であるという結論に達したときに他のエージェントに通知する必要がある。[ 9 ]

人間とロボットの協働へのアプローチ

人間とロボットの協調へのアプローチには、人間模倣（HE）アプローチと人間補完（HC）アプローチがあります。これらのアプローチにはそれぞれ違いがありますが、協調制御などの潜在的な収束点から生まれた統一的なアプローチを開発するための研究が行われています。[ 18 ] [ 19 ]

人間の模倣

ヒューマンエミュレーションアプローチは、コンピュータが人間のように行動したり、人間のような能力を持ったりして人間と協働できるようにすることを目的としています。このアプローチは、人間同士の協働の形式モデルを開発し、それを人間とコンピュータの協働に適用することに重点を置いています。このアプローチでは、人間は、自らの目標を達成するための計画を立て、実行し、他者の計画を推測する合理的なエージェントとみなされます。エージェントは他のエージェントの目標と計画を推測する必要があり、協働行動とは、他のエージェントが目標を達成するのを支援することです。[ 18 ]

人間の補完

人間補完的アプローチは、コンピュータを人間を補完し、協力するより知的なパートナーにすることで、人間とコンピュータのインタラクションの改善を目指します。その前提は、コンピュータと人間の能力は根本的に非対称であるということです。そのため、研究者たちは、人間のユーザーとコンピュータシステムの間で、両者の長所を活かし、短所を克服する明確な役割を割り当てることで、責任を分担するインタラクションパラダイムを考案しています。[ 18 ]

重要な側面

役割の特化：自律性と介入のレベルに基づいて、人間とロボットの関係には、主従関係、監督者と部下関係、パートナーとパートナー関係、教師と学習者関係、そして完全自律ロボット関係など、様々な関係があります。これらの役割に加えて、柔軟な役割分担としてホモトピー（リーダーとフォロワーの行動を連続的に変化させる重み関数）が導入されました。[ 20 ]

共通の目標の設定：目標についての直接的な議論や発言や行動からの推論を通じて、エージェントは達成しようとしている共通の目標を決定しなければならない。[ 18 ]

責任の割り当てと調整：エージェントは目標を達成する方法を決定し、各エージェントがどのような行動をとるかを決定し、個々のエージェントの行動を調整して結果を統合する方法を決定する必要がある。[ 18 ]

共有されたコンテキスト：エージェントは目標達成に向けた進捗状況を追跡できなければなりません。達成されたことと、まだ残っていることを常に把握しなければなりません。行動の効果を評価し、許容可能な解決策が達成されたかどうかを判断しなければなりません。[ 18 ]

コミュニケーション：あらゆるコラボレーションには、目標を定義し、どのように進めるか、誰が何を行うかを交渉し、進捗と結果を評価するためのコミュニケーションが必要です。[ 18 ]

適応と学習：長期にわたる協働には、パートナーが互いに適応し、直接的または間接的にパートナーから学ぶことが必要である。[ 4 ] [ 18 ]

時間と空間：時間空間分類法では、人間とロボットがコンピューティングシステムを同時に（同期）使用しているか、異なる時間（非同期）に使用しているか、また、同じ場所に（共存）いるか、異なる場所に（非共存）いるかに基づいて、人間とロボットの相互作用を4つのカテゴリに分類します。[ 21 ] [ 22 ]

人間工学：人間工学は、持続可能な人間とロボットの協働にとって重要な要素の一つです。ロボット制御システムは、生体力学モデルとセンサーを用いて、筋疲労などの様々な人間工学的指標を最適化することができます。[ 4 ] [ 23 ]

参照

参考文献

  1. ^ Bauer, Andrea; Wollherr, Dirk; Buss, Martin (2008). 「人間とロボットのコラボレーション：概観」. International Journal of Humanoid Robotics . 05 : 47–66 . doi : 10.1142/S0219843608001303 .
  2. ^ Rega, Andrea; Di Marino, Castrese; Pasquariello, Agnese; Vitolo, Ferdinando; Patalano, Stanislao; Zanella, Alessandro; Lanzotti, Antonio (2021年12月20日). 「協働的職場設計：人間とロボットの協働と多目的レイアウト最適化を促進する知識ベースアプローチ」 .応用科学. 11 (24) 12147. doi : 10.3390/app112412147 . hdl : 10446/285754 .
  3. ^カクマク、マヤ;ホフマン、ガイ。トーマス、アンドレア (2016)。 「コンピュータによる人間とロボットのインタラクション」。ロボット工学の基礎とトレンド。4 ( 2–3 ): 104–223 .土井: 10.1561/2300000049。
  4. ^ a b c Peternel, Luka; Tsagarakis, Nikos; Caldwell, Darwin; Ajoudani, Arash (2018). 「人間とロボットの共同操作における人間の身体的疲労へのロボットの適応」 . Autonomous Robots . 42 (5). Springer: 1011– 1021. doi : 10.1007/s10514-017-9678-1 .
  5. ^ a b Grosz, Barbara J.; Kraus, Sarit (1996). 「複雑な集団行動のための協調計画」人工知能. 86 (2): 269– 357. doi : 10.1016/0004-3702(95)00103-4 .
  6. ^ Thomson, AM; Perry, JL; Miller, TK (2007). 「コラボレーションの概念化と測定」. Journal of Public Administration Research and Theory . 19 : 23–56 . doi : 10.1093/jopart/mum036 . S2CID 17586940 . 
  7. ^ Hord, SM (1981). 「共に働く：協力か、それとも協働か？」コミュニケーションサービス、教員教育研究開発センター、教育別館3.203、テキサス大学、オースティン、テキサス州78712-1288
  8. ^チャンドラセカラン、バラスブラマニヤン、コンラッド、ジェームズ・M. (2015). 「ヒューマン・ロボット・コラボレーション：概観」.サウスイースト・コン2015. pp.  1– 8. doi : 10.1109/SECON.2015.7132964 . ISBN 978-1-4673-7300-5. S2CID  39665543 .
  9. ^ a b c d eホフマン、ガイ、ブリージール、シンシア (2004). 「人間とロボットのチームにおけるコラボレーション」AIAA 第1回インテリジェントシステム技術会議. doi : 10.2514/6.2004-6434 . ISBN 978-1-62410-080-2. S2CID  1114471 .
  10. ^レベスク, ヘクター・J.; コーエン, フィリップ・R.; ヌネス, ホセ・HT (1990). 「共に行動することについて」 .第8回人工知能全国会議議事録 - 第1巻 (AAAI'90) . 第1巻. AAAI. pp.  94– 99. ISBN 978-0-262-51057-8。
  11. ^ Roy, ​​Someshwar; Edan, Yael (2018-03-27). 「短周期反復ハンドオーバータスクにおける共同動作の調査：ギバーとレシーバーの役割、そして人間とロボットの協働システム設計への影響」. International Journal of Social Robotics . 12 (5): 973– 988. doi : 10.1007/s12369-017-0424-9 . ISSN 1875-4805 . S2CID 149855145 .  
  12. ^ Someshwar, Roy; Edan, Yael (2017-08-30). 「ギバーとレシーバーはハンドオーバータスクを異なる方法で認識する：ヒューマンロボット協働システム設計への示唆」arXiv : 1708.06207 [ cs.HC ].
  13. ^ブラットマン、マイケル（1987）「意図、計画、そして実践的理性」言語情報研究センター。
  14. ^ Georgeff, Michael; Pell, Barney; Pollack, Martha; Tambe, Milind; Wooldridge, Michael (1999). 「エージェンシーの信念・欲求・意図モデル」.インテリジェントエージェントV：エージェント理論、アーキテクチャ、言語. コンピュータサイエンス講義ノート. 第1555巻. pp.  1– 10. doi : 10.1007/3-540-49057-4_1 . ISBN 978-3-540-65713-2。
  15. ^ Mascardi, V., Demergasso, D., & Ancona, D. (2005). BDIスタイルエージェントプログラミング言語：概要. WOA.
  16. ^ブラットマン、マイケル・E. (1992). 「共同活動の共有」.哲学評論. 101 (2): 327– 341. doi : 10.2307/2185537 . JSTOR 2185537 . 
  17. ^コーエン, フィリップ・R.; レベスク, ヘクター・J. (1991). 「チームワーク」. Noûs . 25 (4): 487. doi : 10.2307/2216075 . JSTOR 2216075 . 
  18. ^ a b c d e f g h Terveen, Loren G. (1995). 「人間とコンピュータのコラボレーションの概要」.知識ベースシステム. 8 ( 2–3 ): 67–81 . doi : 10.1016/0950-7051(95)98369-H .
  19. ^フォン, テレンス; ソープ, チャールズ; バウアー, チャールズ (2003). 「コラボレーション、対話、ヒューマン・ロボット・インタラクション」.ロボティクス・リサーチ(PDF) . シュプリンガー・トラクト・イン・アドバンスト・ロボティクス. 第6巻. pp.  255– 266. doi : 10.1007/3-540-36460-9_17 . ISBN 978-3-540-00550-6。
  20. ^ Jarrassé, Nathanaël; Sanguineti, Vittorio; Burdet, Etienne (2014). 「もはや奴隷ではない：人間とロボットの関節運動における役割分担に関するレビュー」(PDF) . Adaptive Behavior . 22 : 70–82 . doi : 10.1177/1059712313481044 . S2CID 1124463 . 
  21. ^ Ellis, Clarence A.; Gibbs, Simon J.; Rein, Gail (1991). 「グループウェア：いくつかの問題点と経験」Communications of the ACM . 34 : 39– 58. doi : 10.1145/99977.99987 . S2CID 13597491 . 
  22. ^ Yanco, HA ; Drury, J. (2004). 「人間とロボットのインタラクションの分類：最新の分類法」2004 IEEE 国際システム・人間・サイバネティクス会議 (IEEE Cat. No.04CH37583) . 第3巻. pp.  2841– 2846. doi : 10.1109/ICSMC.2004.1400763 . ISBN 978-0-7803-8567-2. S2CID  17278270 .
  23. ^ Peternel, Luka; Fang, Cheng; Tsagarakis, Nikos; Ajoudani, Arash (2019). 「人間工学に基づいた人間とロボットの協調操作における選択的な筋疲労管理アプローチ」 . Robotics and Computer-Integrated Manufacturing . 58. Elsevier: 69– 79. doi : 10.1016/j.rcim.2019.01.013 . S2CID 115598682 . 
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