评论文章gydF4y2Ba

前面。机器人。AI, 2022年1月27日gydF4y2Ba
秒。人机交互gydF4y2Ba
卷8 - 2021 |gydF4y2Ba https://doi.org/10.3389/frobt.2021.720319gydF4y2Ba

帮助人们通过空间和时间:援助作为人机交互的角度gydF4y2Ba

本杰明·a·纽曼gydF4y2Ba*gydF4y2Ba

鲁本·m·阿伦森gydF4y2Ba

克丽丝KitanigydF4y2Ba

的母鸡AdmonigydF4y2Ba

宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学机器人研究所,美国gydF4y2Ba

作为辅助机器人已经扩大到许多任务领域,比较辅助策略中品种的研究变得越来越困难。开始不同的域统一成一个更一般的援助理论,我们提出一个援助的定义,现有的调查工作,并在许多领域出现的三个关键设计的轴和受益于整个考试的援助。我们首先定义一个援助的角度来看,侧重于了解机器人控制其行动但服从用户的目标。接下来,我们使用这个角度来探索设计轴来自援助更一般的问题,探索如何将这些轴有可比交易在许多领域。我们调查辅助机器人如何处理别人的互动,机器人设计如何在各种各样的行动空间制定类似的目标,以及辅助机器人如何改变他们行为的时间相对于用户的行为。虽然这些轴绝不是全面的,我们建议他们作为统一的援助研究跨领域和有用的工具为例,说明采取更广阔的视角对援助使更多关于援助的跨域理论。gydF4y2Ba

1介绍gydF4y2Ba

机器人智能轮椅导航很容易通过拥挤的房间,教练指导老年人中风康复练习,机械手臂协助马达削弱个人在餐馆吃一顿饭,这些都是研究领域的例子一样不同的智能运动规划、康复医学和机器人操作,独立确定为能够为机器人的发展可以做有用的事情。这个研究成果丰硕,但仍然是孤立的,从这些不同领域的研究者关注与自己学科相关的特定辅助任务。gydF4y2Ba

缺乏公共结构领域的辅助机器人很难从其他域研究人员将发现到自己的工作。例如,杂货店袜机器人之间的关系如何和周围的客户与机场之间的关系引导机器人和周围的人群?机器人自主设计整理的房间传达类似的机构作为虚拟机器人提出一个最优订购你应该打扫你的房间吗?这些以及类似的问题的答案将形成一个基础,为研究辅助机器人提供清晰,但目前很难确定由于辅助机器人的不同性质。gydF4y2Ba

在这项工作中,我们确定的一个子集共同挑战和发展主题,开始讨论如何帮助抽象从特定的问题领域,可以用来回答关于援助问题,从而惠及整个辅助机器人领域。这将使研究人员探索辅助机器人的基本原则,跨领域交流。开始,我们建议援助不是一个特征的机器人系统,因为它已经被历史上治疗。相反,援助task-independent角度对人类机器人交互。治疗援助HRI task-independent视角,我们可以把现有的辅助研究的影响三个关键轴:人(例如,谁参与了系统和他们扮演的角色)、空间(例如,机器人的行为如何影响任务),和时间(例如,当机器人执行任务期间其行动)。gydF4y2Ba

这种观点认为一个辅助系统作为一个互动的用户和机器人建立复杂,不对称的关系遵循用户的目标。这个观点有点不同于一般HRI因为用户负责确定的最终目标,而机器人的交互行为在服务这一目标。类似于其他协作设置,然后负责执行后续操作机器人对实现人类的目标,但与一些合作,维护人类自治是至关重要的。在这个关系中,机器人有更多的机构和独立行动的选择比(即一个简单的工具。,the robot’s choice of action is not determined solely by the user), but it must defer to the user’s goal and independent actions.

我们引入三维设计的机器人可以开始思考辅助机器人和人类的相互作用。首先,我们将讨论如何辅助机器人的角色可以描述对与用户的关系,例如,如何重重点当有多个潜在的人们可以互相帮助。第二,我们建议一个辅助机器人的角色可以描述它如何运作的执行空间,也就是说,机器人有其主要的空间效果。最后,我们建议相同的机器人的行动可以被描述的时间空间,也就是说,动作的时间和顺序。我们支持这些维度通过回顾和分组超过200最近辅助机器人研究论文。gydF4y2Ba

通过使用援助作为一个透镜,透过它来分析模式出现在辅助机器人,我们希望帮助设计师辅助机器人更容易探索设计空间和识别类似过去的解决方案的例子,甚至跨应用程序域。此外,我们希望这将激励研究人员一道,继续完善这个援助的概念及其对人机交互模式的影响。gydF4y2Ba

2协助的角度来看gydF4y2Ba

在机器人领域,定义援助可能会非常棘手。广义上说,每个机器人是用来帮助一些人。因此,我们不要试图从non-assistive系统独立的辅助系统。相反,我们提出援助作为一个特定的角度,通过它可以观看许多机器人系统。这种观点认为机器人代理自主行动,但下属的目标一个人类伙伴。理论上,任何机器人系统可以被视为辅助的人,所以我们不限制这个范围。相反,我们探索这个分析框架提供了什么。这个角度看了特别的设计权衡和趋势一般辅助系统无论他们任务域。在这项工作中,我们描述了几个关键设计轴时出现考虑机器人系统作为辅助,并讨论影响这些轴的交互。gydF4y2Ba

讨论这些关键设计轴之前,我们首先形式化我们所说的人机交互,然后提供一个更详细的描述意味着什么认为援助是一个角度。接下来,我们给出一个简短的概要先前试图描述援助和辅助机器人技术,最后给出本文的其余部分的概述。gydF4y2Ba

2.1通用人机交互gydF4y2Ba

在讨论援助之前,我们首先素描一般用于人机交互的框架,我们画大致从多代理系统的研究。主要的以前的文献中可以找到这个问题(gydF4y2BaJarrasse et al ., 2012gydF4y2Ba);在这里我们只建立足够的语言讨论援助而不需要辅助系统来使用这个模型。gydF4y2Ba

首先,我们定义一个用户gydF4y2BaugydF4y2Ba∈gydF4y2BaUgydF4y2Ba任何一人密切参与互动。通常,用户在关闭物理接近机器人和机器人提供显式或隐式控制信号。例如,一个人teleoperating机械手臂,从社会获取方向机器人,对机器人辅助或建立一个表,被认为是一个用户。gydF4y2Ba

接下来,系统至少有一个机器人gydF4y2BargydF4y2Ba∈gydF4y2BaRgydF4y2Ba。宗教上地,机器人被定义为一种体现系统环境,计划以应对这些感觉输入,按照它的环境。辅助机器人可能有广泛的感官、计划和行动能力,为了成功的任务。这些功能将成为机器人的关键功能(例如,激光雷达,以避免撞击障碍物),而其他人将向用户提供援助的关键(比如,一个身体姿势识别算法来确定用户的位置和姿态)。gydF4y2Ba

最后这些代理存在在共享环境中,每个都有自己的内部状态。这些都是在整体的共同状态描述gydF4y2Ba年代gydF4y2Ba_米gydF4y2Ba= (gydF4y2Ba年代gydF4y2Ba_rgydF4y2Ba,gydF4y2Ba年代gydF4y2Ba_ugydF4y2Ba,gydF4y2Ba年代gydF4y2Ba_egydF4y2Ba),定义了机器人的各州,用户和环境。机器人和用户都有目标gydF4y2BaggydF4y2Ba_rgydF4y2Ba,gydF4y2BaggydF4y2Ba_ugydF4y2Ba∈gydF4y2BaGgydF4y2Ba并能采取行动gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_rgydF4y2Ba∈gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_rgydF4y2Ba和gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_ugydF4y2Ba∈gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_ugydF4y2Ba影响彼此的状态。通过更新他们的共同行动状态,每个代理有可能影响到其他代理的行为导致两个代理之间的交互。根据具体的场景中,一个任务将被视为完成当一个或多个代理取得了他们的目标。gydF4y2Ba

2.2协助,人机交互的角度gydF4y2Ba

使用这个公式,我们可以更仔细地定义援助。辅助系统解释机器人自主的行动,但下属的目标。通过给用户设置的唯一责任两个代理的目标,两个代理现在试图满足一些共享的目标gydF4y2BaggydF4y2Ba通过一个共同的状态gydF4y2BaggydF4y2Ba是正确的:gydF4y2Ba ${年代gydF4y2Ba}_{米gydF4y2Ba}^{ggydF4y2Ba}$ 。这个框架辅助机器人技术有别于传统辅助技术像一个白手杖,无法控制其行动或目标,和传统的机器人,开发系统完全控制自己的行为和目标。这个框架产生了三个关键设计轴:辅助机器人如何影响gydF4y2Ba人gydF4y2Ba通过gydF4y2Ba空间gydF4y2Ba和gydF4y2Ba时间gydF4y2Ba。这些影响的讨论是本文的其余部分的主题。gydF4y2Ba

在HRI辅助机器人,没有要求单个用户。事实上,许多辅助机器人场景涉及到多个用户。这是具有挑战性的,因为它是其中一个用户设置的责任目标的机器人,但是选择哪个用户有责任可能会改变的类型机器人是能够提供帮助。尤其如此,当一个用户的目标可能与另一个用户的目标冲突。这突出角色的确定的重要性人们在考虑辅助机器人问题(4节)。gydF4y2Ba

此外,由于用户和机器人正在努力实现同样的目标,机器人已经在其行动自由空间。作为基准,机器人可以假定用户将独立执行任务,没有援助。机器人可以选择其行动空间结合如何最有利的方面是帮助用户在这个基线场景。除了标准的策略,直接操纵环境,机器人可以帮助通过改变用户的状态空间,鼓励用户做出更有效的任务进展。例如,一个头戴增强现实设备显示最优路径清洁房间可以协助用户无需物理与对象交互。辅助场景允许更多的选择在机器人的行动空间比一般的机器人(5节)。gydF4y2Ba

最后,为了推进共同的目标状态和完成任务,用户和机器人完成一系列操作(gydF4y2Ba ${一个gydF4y2Ba}_{ugydF4y2Ba}^{1gydF4y2Ba},gydF4y2Ba \dotsgydF4y2Ba,gydF4y2Ba {一个gydF4y2Ba}_{ugydF4y2Ba}^{tgydF4y2Ba}$ ,gydF4y2Ba ${一个gydF4y2Ba}_{rgydF4y2Ba}^{1gydF4y2Ba},gydF4y2Ba \dotsgydF4y2Ba,gydF4y2Ba {一个gydF4y2Ba}_{rgydF4y2Ba}^{tgydF4y2Ba}$ 分别)转换系统所需的目标状态gydF4y2Ba $(gydF4y2Ba {年代gydF4y2Ba}_{米gydF4y2Ba} =gydF4y2Ba {年代gydF4y2Ba}_{米gydF4y2Ba}^{ggydF4y2Ba})gydF4y2Ba$ 。鉴于这些行为发生在相互状态,重要的是,用户和机器人时间适当自己的行为,以便他们不要试图同时解决相同的任务的一部分,或者更糟,提供相互矛盾的行为,导致解开彼此的工作。如何时间行动是至关重要的学习辅助机器人(6节)。gydF4y2Ba

每一个轴提供了研究人员在关键的权衡与决策,结果在设计一个辅助机器人。在这项工作的其余部分,我们将描述如何辅助机器人从不同的应用领域会沿着这些轴。gydF4y2Ba

通过援助作为一个角度来看,我们的目标是提供一个比较系统的抽象,它允许来自不同领域发现普遍的挑战来自机器人援助。我们不认为这些轴描述一个完整的辅助系统或者是一套完整的关键设计轴。相反,查看帮助沿这些特定轴人,空间,时间和使一些跨域比较自己和见解,它还演示了如何援助整体可以受益于一个通用考试。gydF4y2Ba

2.3前辅助机器人的分类gydF4y2Ba

辅助机器人沿上述设计轴进行分组,我们认为援助是一个抽象的概念,照亮平行研究的问题在不同的应用领域。我们建立在先前的文献分类辅助机器人在特定的应用领域,例如社会辅助机器人(gydF4y2Ba方et al ., 2003gydF4y2Ba;gydF4y2BaMatarićScassellati, 2016gydF4y2Ba),联合行动(gydF4y2Ba伊克巴尔和里克•,2019gydF4y2Ba)和物理辅助机器人(gydF4y2Ba麦片汤et al ., 2010gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

一些工作确实努力描述援助作为一个整体。gydF4y2BaJarrasse et al。(2012)gydF4y2Ba分类之间的联合行动二分体的假定每个代理的成本函数定义在每个代理的任务错误和需要的能量。类别中这两种代理都朝着相同的目标一起工作,指定两个相等的同行之间的合作,协助当隶属于另一个代理,和教育的教育者帮助合作伙伴但温和派自己的努力鼓励增加从其合作伙伴的努力。我们把这个核心理念的援助是从属和构建援助的角度定义的。gydF4y2Ba

最类似于目前的工作,也许,是会计了gydF4y2BaWandke (2005)gydF4y2Ba。这个概述的援助在人机交互指出,帮助定义为任何系统,向用户提供了一些好处包括几乎所有技术构件。因此,限制其关注系统之间的桥梁系统的用户和技术能力由于用户不熟悉系统或过度使用的负担。这种方法相比,我们的工作提出了援助作为一种视角,而不是一个定义;原则上它可以适用于任何技术工件,但可能只是对一些有用。此外,这个定义的援助重点辅助系统如何正确缺乏系统的用户的理解或能力去使用它。相比之下,我们的定义援助的角度承认从机器人各种有益的行为,不仅仅是那些修复用户使用系统的能力。gydF4y2Ba

2.4本文的概述gydF4y2Ba

通过定义援助作为一个角度来说,我们提供的语言来讨论关于援助从不同的领域。这将允许研究人员来自不同领域的辅助机器人一起照亮,讨论共同研究的挑战。此外,研究人员可以做出设计决策辅助机器人如何影响人们在时间和空间上通过使用这个框架考虑类似的方法从不同的任务问题域。在本文的其余部分,我们将讨论这些设计轴和探索其影响通过回顾现有辅助机器人文学。第三节描述了我们的方法收集这些论文第四节描述设计轴的人,第五节描述了空间设计轴,第六节描述设计的时间轴。这些轴进行了总结gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba。然后我们总结本文讨论这项工作的意义。gydF4y2Ba

表1gydF4y2Ba

表1gydF4y2Ba。辅助机器人可以探索沿三个关键轴:辅助系统是如何考虑额外的人,相互的哪部分状态与行为空间,和什么时候它执行操作任务。gydF4y2Ba

3的方法gydF4y2Ba

开发这个分类中,我们进行了文献回顾最近的论文辅助机器人。gydF4y2Ba

3.1初始搜索gydF4y2Ba

首先,我们亲手挑选的74篇论文的最后5年年度人类机器人互动会议(HRI 2016 - 2020)。从这些文件我们生成一组初始的搜索词通过聚合标题、摘要和作者生成关键字使用R (gydF4y2BaR核心团队,2017年gydF4y2Ba)包litsearchr (gydF4y2Ba克et al ., 2019gydF4y2Ba)。使用这些聚合的关键字,我们组成了一个初始搜索查询。gydF4y2Ba

3.2完善搜索gydF4y2Ba

我们科学的最初在网上搜索查询。这个搜索产生了约1500篇论文。我们重复关键字聚合组关键词,然后亲手挑选新的关键字从他们中间根据他们的患病率和相关辅助机器人。我们反复的科学的Web查询精制的关键字,产生了,再一次,约1500篇论文。精制搜索运行在2021年1月29日。我们包括一篇论文基于下面的语句是否评估真正的基于搜索的整个文本。gydF4y2Ba

(协助gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba附近gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba机器人gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba)gydF4y2Ba

或(collabgydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba附近gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba机器人gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba))gydF4y2Ba

和(gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba人类gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba或gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba人gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba或gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba人gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba或gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba主题gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba或gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba用户gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba或“老年人”或“老年人”或“自然人性”或“中风患者”或“健康受试者”)gydF4y2Ba

(“人机交互”或“人机协作”或“机器人互动”或“机器人协作”或协作或hri或“人类机器人协作”或“物理人机交互”或“人类机器人互动”或“机器交互”或“人机交互”或“人机交互”)gydF4y2Ba

(“collaboratgydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba任务gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba”或“装配任务gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba”或“社会互动gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba”或“装配过程gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba”或“共享工作区gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba”或“操作任务gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba”或“人类安全”或“日常生活”或“服务gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba机器人gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba”或“生产系统gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba”或“安全标准gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba”或“移动机器人gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba”或“辅助therapgydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba操纵”或“避碰”或“对象”或“合作大会”或“社会辅助”或“辅助*机器人gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba”或“社会gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba机器人gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba”或“teleoperatgydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba"))gydF4y2Ba

3.3论文的选择gydF4y2Ba

从精制网络科学的结果,我们过滤掉所有论文从场馆少于两个相关的文档和文件超过5年,用一把小例外。为了保持与重大贡献的论文,论文5年以上保持如果他们超过10引用。这个过程留下了约465篇论文。每篇论文在这个集合然后手动检查相关性通过阅读标题和摘要。包括,我们要求论文包括1)辅助系统与用户的交互和2)采取行动的能力。这一步主要是删除论文集中在机器人系统开发或知觉而不是援助本身的改进。这产生了313篇论文,其中每个再次回顾上述排除标准。整个搜索过程产生了超过200篇论文,我们分为分类。gydF4y2Ba

4人gydF4y2Ba

在第2部分中,我们描述了与单用户援助。这个描述适用于情况只有一个用户,这是很常见的在实验室设置。然而,在现实环境中机器人通常会遇到不止一个人在完成他们的任务。这些人可以在互动中各种不同的角色。在本节中,我们探索的主题在辅助互动如何把更多的人融入通用机器人双(gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

图1gydF4y2Ba

图1gydF4y2Ba。一个辅助系统可以治疗人们超越单个用户额外援助的目标或互相作用的东西,要么选择向辅助动态引入了特定的并发症。gydF4y2Ba

4.1术语gydF4y2Ba

最简单的方法一个系统可以对其他人是完全忽略它们。在这种情况下往往不显式地进行分析,它是隐含在许多系统。这种策略可以适当,特别是在情况下,遇到更多的人是罕见的。与他人工作时,机器人可以隐式地占额外人依靠其主要用户提供控制,适当考虑其他用户。最后,机器人可能有意淡化其关系为他们额外的人当会计将冲突主要用户的目标,如紧急响应机器人,忽略了标准社会导航行为达到病人尽可能快。gydF4y2Ba

当系统并选择对他人的原因,他们的治疗可以确定通过将这些产品分为两个不同的角色:援助的目标,他的目标是同等重要的其他目标;和互相作用的东西,他们需要关注欠他人探索在人机交互研究但没有自己的目标机器人的特权。gydF4y2Ba

援助的目标直接来自援助的定义:一个辅助场景必须支持至少有一个人的目标。考虑这样一个场景,在该场景中,一个人的脊髓损伤使用机械手臂来帮助他们与朋友在餐馆吃一顿饭。在这种情况下,机器人手臂的用户设置的目标:把食物从他们口中的盘子,这样他们就可以吃了。gydF4y2Ba

第二次一个人可以在交互过程中所扮演的角色是互相作用的东西。互相作用的东西是其它人参与的场景并不是一个目标。继续前面的例子,出去吃饭的人与他们的机器人操作的朋友是互相作用的东西。他们没有直接影响机器人的目标,但它们可能影响机器人的操作,可能需要一些系统的设计工作。例如,机器人可以在其操作过程中必须避免碰撞。而互相作用的东西不是辅助机器人的关系,存在一个特定的目标的援助会影响机器人与他人如何相互作用。gydF4y2Ba

当考虑辅助系统,涉及超过一个单一的目标,系统必须确定这些角色考虑额外的人。这两个角色并不相互排斥;可以有一个以上的在一个给定的场景。此外,这两个目标的援助和互相作用的东西能给明确的控制机器人的输入。指定的人额外的目标或作为辅助系统互相作用的东西带来了不同的挑战。gydF4y2Ba

4.2额外援助的目标gydF4y2Ba

起源于一个挑战一个机器人拥有多个目标的援助,这些目标可以发行的目标冲突。在饮食的情况下,机器人可能取代协助在场,也许食物喂养它的用户和服务他人。这里的机器人提出了冲突:应该如何选择优先考虑的目标目标和调解他们之间的分歧?gydF4y2Ba

这可能是特别具有挑战性的环境教育等。一个教育机器人可能会考虑老师的目标和工作,丰富学生根据规定的课程。它还可以把学生当作目标,学生参与概念有趣的课程对他们不管。许多研究在这一领域老师提出的旨在使内容更加愉快的通过开发机器人的行为是为了保持学生的注意力。gydF4y2Ba雷特et al。(2015)gydF4y2Ba设计一个机器人木偶戏与年轻的学习者在一个教育故事,gydF4y2BaMartelaro et al。(2016)gydF4y2Ba设计了一个机器人,鼓励学生与他们的导师,发展信任和友谊gydF4y2BaChristodoulou et al。(2020)gydF4y2Ba设计一个机器人给学生非语言反馈反应测验的答案让他们参与测试材料。相比之下,gydF4y2Ba戴维森et al。(2020)gydF4y2Ba采取了不同的方法,开发了卡斯帕·机器人看起来像另一个学生和部署在无人监督的完全出于学生的互动。通过这种方式,他们允许学生自愿学习材料,给学生更多的机构,他们想要什么,按照自己的节奏学习。gydF4y2Ba

这一困境又可以看到在治疗情况下,机器人必须协调的医生和病人的目标。机器人可以增加病人的动机做平凡,重复或不舒服的运动通过使用一个机器人的运动与病人(gydF4y2Ba禁忌的et al ., 2007gydF4y2Ba;gydF4y2Ba施耐德和Kummert, 2016gydF4y2Ba)。另外,一个机器人可以用来给病人更多的机构和独立对自己的治疗帮助别人独立练习冥想(gydF4y2BaAlimardani et al ., 2020gydF4y2Ba),做独立的认知行为疗法(gydF4y2Ba恐龙et al ., 2019gydF4y2Ba),或家庭治疗自闭症(gydF4y2Ba扎et al ., 2016gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

全面分析这些交互处理老师和学生,或治疗师和病人,作为援助的目标经常调整但不相同的目标。这种定位不匹配会导致伦理挑战,更令人担忧的能力时,机构和相对力量可能的目标不同。虽然没有通用的技术解决方案,这种语言鼓励设计师明确列举多个目标的援助和对冲突目标的直接原因。gydF4y2Ba

4.3额外的互相作用的东西gydF4y2Ba

在光谱的另一端是机器人,把额外的人在系统中是互相作用的东西。机器人设计时考虑到这个关系优先考虑的目标,目标的援助。在我们的协助吃场景中,机器人可能需要遵循的基本社会规范在其他用餐者通过避免碰撞,但这并不特权他们的目标。gydF4y2Ba

这种关系通常是用于场景图的权威(如老师或心理治疗师)需要缓解自己的一些工作。例如,教师可以使用机器人来教一半的课程以减少了教师与学生的比例为特定的教训(gydF4y2BaRosenberg-Kima et al ., 2019gydF4y2Ba),甚至有机器人教类如果他们需要独自完成其他工作(gydF4y2BaPolishuk和维尔纳,2018年gydF4y2Ba)。这样,老师是援助的目标,而学生们对待互相作用的东西。机器人应该能够教足够胜任地实现教师的目标,但学生的偏好使用机器人并不直接关心的。gydF4y2Ba

同样在情感或物理治疗一个机器人可以用来领导小组会议代替医生,谁能比他们可以处理更多的类(gydF4y2Ba风扇et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2Ba伊万诺娃et al ., 2017gydF4y2Ba)。另外,机器人可能比用户更好地收集特定的信息。例如一个病人中风可能无法发出一定的社会信号预期在社会互动。这可能影响病人的医生的意见,可以规避问题,通过一个机器人收集这些信息(gydF4y2Ba布里格斯et al ., 2015gydF4y2Ba;gydF4y2BaVarrasi et al ., 2019gydF4y2Ba)。这里的病人,然而,不是问他们是否可能更喜欢内隐偏见的社会互动不管医生可能拥有。gydF4y2Ba

这些系统通常不遵循一个援助动态与互相作用的东西,相反,通用人机交互研究应用。然而,系统有一个目标,即使目标不存在,可以改变机器人的行为:一个机器人作为一个代理为一个特定的老师可能有不同的行为比一个受雇为一个通用的机器人,这可能会影响通用人机交互问题如何解决。gydF4y2Ba

4.4组合的角色gydF4y2Ba

如果一个辅助机器人有多个额外的人出现在互动中,可以选择要考虑其中一些目标和其他人互相作用的东西。在这种关系,我们协助吃机器人可能会对用户和同伴坐在他们旁边作为援助的目标,而那些吃的同伴坐在远离用户被视为互相作用的东西。这样机器人可以仔细维护多个接近人的目标机器人。这个框架可以允许更复杂的机器人行为附近的用户没有其他并发症处理其他人在餐桌上。gydF4y2Ba

另一个例子将是一个机器人,参与协作的场景与多个人类演员,其中一些人作为目标的援助和互相作用的东西,而其他人则只有互相作用的东西。例如,考虑一个当地的修理人员从远程修复那些需要帮助的人。给指令,远程维修人可以使用机器人来突出显示的部分环境他们正在讨论(gydF4y2BaMachino et al ., 2006gydF4y2Ba)。通过这种方式,两个角色都是互相作用的东西在该方案中,只有当地的维修人援助的目标。gydF4y2Ba

4.5影响gydF4y2Ba

这些不同的关系阐明设计选择参与开发一个辅助系统。一项特殊的任务,比如辅助吃,不需要一个特定的机器人和遇到的人之间的关系。相反,一个机器人如何与这些人是一个设计决定,将如何影响任务完成。gydF4y2Ba

角色的选择影响辅助系统与多个人们是怎么评价的。当将用户和他们的饮食的同伴都作为援助的目标,机器人需要验证它是帮助他们实现他们的独立的目标。这种类型的评估实际上可能很难衡量,几乎不可能成功,随着同伴从用户利益冲突。确定什么类型的机器人应该与用户关系可以帮助研究人员消除歧义,否则类似的系统,以确定哪些评估是重要的。gydF4y2Ba

选择使用哪个角色也可能影响多大的自主权灌输的机器人。机器人平衡的目标,许多人可能需要复杂的传感、建模和规划仔细温和。一个简单的机器人可能代表这一目标适度问题其用户和治疗其他的人互相作用的东西或完全忽略它们。这个系统使目标更多的控制目标,但是需要更多的来自用户的输入。如果机器人保持充分的自主权在这个场景中,但它不别人的计划目标,实际上它可能危及他们跑到另一个系统会选择避开他们。这些想法展示机器人和人之间的关系的选择中遇到一个任务会影响最终的设计系统。gydF4y2Ba

5的空间gydF4y2Ba

辅助机器人系统可以执行类似的任务在不同的行动空间。我们在第二节如何代表共同状态在交互用户的状态gydF4y2Ba年代gydF4y2Ba_ugydF4y2Ba,机器人的状态gydF4y2Ba年代gydF4y2Ba_rgydF4y2Ba和环境的状态gydF4y2Ba年代gydF4y2Ba_egydF4y2Ba。一般来说,一个用户使用一个辅助机器人的目标是做出一些改变gydF4y2Ba年代gydF4y2Ba_egydF4y2Ba。由于机器人是负责协助用户,而不是直接实现这个状态变更,机器人可以帮助用户通过改变共同国家的任何部分让用户更容易实现他们的目标。在这个马纳,机器人可以提供许多不同类型的援助,帮助完成相同的任务。gydF4y2Ba

考虑一个辅助吃机器人。机器人及其用户坐在桌子对面,一盘食物。用户的目标是吃食物。机器人可以通过执行各种不同的操作提供援助:它可以作用于用户的心理状态,将光投射在少量的食物很容易抓住下一个,它可以改变用户的物理状态,指导他们手握成一个适当的位置,也可以改变环境,拿起一口食物和喂养给用户。所有这些行动空间适用于相同的任务和目标;有什么不同在哪些方面用户最受益于援助。gydF4y2Ba

为了说明这一点更广泛地说,我们提供了一个回顾最近的辅助机器人文学,由机器人是否作用于用户分组的思想,用户的身体或环境(gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

图2gydF4y2Ba

图2gydF4y2Ba。一个机器人可以通过代理提供援助在几个不同的行动空间。它可以帮助提供信息给用户,调整用户的身体,或改变环境来帮助完成这个任务。gydF4y2Ba

5.1环境gydF4y2Ba

一个简单的辅助机器人是为用户简单地完成任务。例如,研究集中在自主机器人巴特勒(gydF4y2BaSrinivasa et al ., 2010gydF4y2Ba,gydF4y2Ba2012年gydF4y2Ba做饭和清洁等),执行任务。这样的机器人帮助用户通过导航在公寓取错位的物品如脏衣服和盘子,并让它们在适当的位置如洗衣篮或洗碗机。机器人通过直接提供帮助改变环境。满足的最低要求(即提供援助。,delivering some benefit to the target of assistance), the robot must shift the environment from an undesirable state configuration to a more desirable one.

许多研究调查在这里帮助用户准确:通过提供自主援助环境状态操作。研究人员探索用户如何命令机器人组织混乱的房间(gydF4y2Ba莫顿et al ., 2011gydF4y2Ba;gydF4y2Ba克雷默,2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaKoskinopoulou et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaPripfl et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2Ba詹森et al ., 2017gydF4y2Ba),取放错地方或者遥远的项目(gydF4y2BaIossifidis和肖恩,2004gydF4y2Ba;gydF4y2BaUnhelkar et al ., 2014gydF4y2Ba;gydF4y2Ba黄和Mutlu, 2016gydF4y2Ba;gydF4y2Ba维塞尔et al ., 2016gydF4y2Ba),甚至自动执行更专门的任务(用户)的指导下,如辅助吃(gydF4y2Ba运河et al ., 2016gydF4y2Ba)和其他任务的日常生活(gydF4y2Ba阮,坎普,2008gydF4y2Ba),搜索和救援(gydF4y2BaDoroodgar et al ., 2010gydF4y2Ba)、焊接(gydF4y2Ba安徒生et al ., 2016 agydF4y2Ba),或者其他工业任务(gydF4y2Ba穆勒et al ., 2017gydF4y2Ba)。辅助任务自动执行请求的用户通过操纵环境可以提供许多好处。这种任务执行的方法几乎不需要用户输入,使它有效的用户不愿意花时间在家务和有利于用户可能无法完成这项任务。gydF4y2Ba

环保援助不仅仅是自主机器人的领域,然而。协作机器人,特别是在用户和机器人的任务采取独立行动朝着共同目标共同操作环境的状态,也执行环境的援助。这类系统的例子包括协作清洁(gydF4y2BaDevin Alami, 2016gydF4y2Ba)和大会(gydF4y2BaSavur et al ., 2019gydF4y2Ba;gydF4y2Ba赵et al ., 2020gydF4y2Ba)。机器人协同用户可以改善其效率建模用户的行为,例如通过确定具体对持有一个对象在促进流体合作大会gydF4y2BaAkkaladevi et al ., 2016gydF4y2Ba)或通过预测和交付下一个装配所需物品(gydF4y2Ba霍金斯et al ., 2013gydF4y2Ba,gydF4y2Ba2014年gydF4y2Ba;gydF4y2BaMaeda et al ., 2014gydF4y2Ba)或烹饪(gydF4y2BaKoppula et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaMilliez et al ., 2016gydF4y2Ba),或者通过提供帮助在不同计划范例在大会(gydF4y2BaBaraglia et al ., 2016gydF4y2Ba)。协作环境援助也可以用来执行与用户共同行动,如在交接(gydF4y2BaCakmak et al ., 2011gydF4y2Ba;gydF4y2BaKwon Suh, 2012gydF4y2Ba;gydF4y2BaGrigore et al ., 2013gydF4y2Ba;gydF4y2BaBroehl et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2Ba运河et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2BaCserteg et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2BaGoldau et al ., 2019gydF4y2Ba;gydF4y2BaLambrecht Nimpsch, 2019gydF4y2Ba;gydF4y2BaNemlekar et al ., 2019gydF4y2Ba;gydF4y2Ba纽曼et al ., 2020gydF4y2Ba;gydF4y2BaRacca et al ., 2020gydF4y2Ba),我们的目标是把一个对象从机器人的终端执行器到用户的手;或co-manipulation (gydF4y2BaKoustoumpardis et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaNikolaidis et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaSchmidtler Bengler, 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaSchmidtler et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaEl Makrini et al ., 2017gydF4y2Ba;gydF4y2BaGoeruer et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2Ba拉赫曼,2019 bgydF4y2Ba;gydF4y2BaDelPreto俄文,2019gydF4y2Ba;gydF4y2Ba拉赫曼,2020gydF4y2Ba;gydF4y2Ba王et al ., 2020gydF4y2Ba),其目的是为用户和机器人共同将对象移动到指定位置或者提供冗余在持有一个对象在一个联合组装任务(gydF4y2BaParlitz et al ., 2008gydF4y2Ba)或安全紧急情况如手术(gydF4y2Ba苏et al ., 2018gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

到目前为止,所有的例子环境援助提供了独立的机器人,通常扮演一个人形或机械手臂形态。这些机器人影响环境通过改变自己的配置(例如,使用一个机器人的手臂去接一个对象)。因此,他们认为从环境中分离出来。机器人还可以设计成与环境耦合;在这些例子中,很难区分机器人的状态和环境状态。这些机器人通常承担更多引人注目的特殊形态,如机械奥斯曼(gydF4y2BaSirkin et al ., 2015gydF4y2Ba;gydF4y2BaZhang et al ., 2018gydF4y2Ba)。例如,机器人的手提箱可以帮助航空公司乘客跟着他们通过机场(gydF4y2Ba费雷拉et al ., 2016gydF4y2Ba)和操作用户的信任感,在各种空间关系学的边界。一组机器人抽屉包含工具可以帮助用户完成组装主动打开抽屉包含未来所需的工具(gydF4y2BaMok 2016gydF4y2Ba),它也可以控制用户的享受完成任务的运用情感,抽屉打开策略。环境耦合的机器人的设计可以“看不见,”(gydF4y2BaSirkin et al ., 2015gydF4y2Ba)或修改现有的环境或对象。远离传统机器人外表可能减轻与机器人互动的任何负面影响。gydF4y2Ba

其他方法包括共享控制哪些用户的责任与机器人在任务。例如遥控手术机器人可以保存病人的皮肤拉紧,这样医生就可以专注于执行切口(gydF4y2BaShamaei et al ., 2015gydF4y2Ba)。远程监控机器人(gydF4y2BaKratz Ferriera, 2016gydF4y2Ba)可以自动避障导航(gydF4y2BaAcharya et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2Ba斯托尔et al ., 2018gydF4y2Ba)或自动旋转相机内保持所需的对象视图(gydF4y2Ba三浦et al ., 2016gydF4y2Ba)。最后,一个遥控器,遥控空间机器人可以执行的任务尽可能ping空间站人为干预前(gydF4y2Ba法雷尔et al ., 2017gydF4y2Ba)。通过任务的机器人配置本身根据一些需求,机器人允许用户关注的其他部分的任务。gydF4y2Ba

5.2人体gydF4y2Ba

虽然援助直接用于环境可以解决各种各样的任务,有些任务需要替代策略。这样的一个场景是当一些改变用户的物理状态是需要执行的任务。例如,考虑一个机器人,设计用来帮助用户有困难自己洗澡。虽然在技术上是可行的,机器人变换环境,将浴缸给用户,这显然是不切实际的。机器人可以改变用户的状态,使其更贴近浴缸(gydF4y2BaDometios et al ., 2017gydF4y2Ba;gydF4y2BaPapageorgiou et al ., 2019gydF4y2Ba)。这种策略的用户帮助他们自主环境操作类似,但现在用户被操纵,而不是环境。这种策略会导致有限的机构用户,,通常只有当用户使用最少的自我完成任务的能力。gydF4y2Ba

在这种情况下,用户可以执行任务的某些方面,机器人还可以帮助补充用户的现有能力。例如,如果一个用户可以走,但难以平衡或导航,智能沃克可以用来帮助用户之间的导航位置(gydF4y2BaPapageorgiou et al ., 2019gydF4y2Ba;gydF4y2Ba塞拉et al ., 2019gydF4y2Ba)。同样,如果用户有一些控制四肢,外骨骼机器人可用于提供额外的支持日常使用(gydF4y2BaBaklouti et al ., 2008gydF4y2Ba;gydF4y2BaLim et al ., 2015gydF4y2Ba;gydF4y2Ba崔et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2BaNabipour Moosavian, 2018gydF4y2Ba)或治疗方案,以帮助用户加强削弱肌肉(gydF4y2Ba卡迈克尔和刘,2013年gydF4y2Ba;gydF4y2BaZignoli et al ., 2019gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

除了协助任务执行、物理操纵用户状态也可以用来协助规划,例如当一个用户的感知能力减弱。例如,视力受损的用户可能希望解决一个七巧板但必须单独接,感受每一块。向用户提供援助,一个机器人可以感觉到拼图,并确定哪些是可行的下一步的装配。机器人身体可以引导用户的手这一块允许用户解决难题(gydF4y2BaBonani et al ., 2018gydF4y2Ba)。这是人体的一个例子状态操作。而不是操纵环境解决任务,机器人,而不是更改用户的物理状态配置,以便更好地解决任务的位置。gydF4y2Ba

机器人援助作用于用户的身体也可以通过使用电阻完成机器人的关节。用户kinesthetically操纵机器人的手臂,例如,可能不知道的确切路径的手臂应该旅行为了完成co-manipulation任务。机器人可以改变其导纳或透明度,这样就更容易(gydF4y2BaJarrasse et al ., 2008gydF4y2Ba;gydF4y2Ba李et al ., 2015gydF4y2Ba;gydF4y2Ba李和霍根,2016年gydF4y2Ba;gydF4y2BaMariotti et al ., 2019gydF4y2Ba;gydF4y2BaMuthusamy et al ., 2019gydF4y2Ba;gydF4y2Ba罗et al ., 2020gydF4y2Ba)或更加困难(gydF4y2BaBo et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaKyrkjebo et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2BaCacace et al ., 2019 agydF4y2Ba,gydF4y2BabgydF4y2Ba;gydF4y2Ba吴et al ., 2020gydF4y2Ba)移动机器人的终端执行器偏离一个已知的、低成本的路径。这个想法也可以应用到全面的机器人,允许用户导航机器人从一个点到另一个通过指导它,就好像它是另一个人(gydF4y2Ba陈和坎普,2010年gydF4y2Ba)或使用机器人的刚度的胳膊作为支持而站起来(gydF4y2BaItadera et al ., 2019gydF4y2Ba)。导纳控制操纵身体状态允许用户有一个高度的控制操作机器人,但允许机器人提供信息环境的哪些部分更好的遍历通过改变僵硬的关节。这种策略也可以用于治疗设置,在中风病人康复可以给定一个自动,顺利安排康复训练机器人改变其导纳根据接收到的力反馈的用户(gydF4y2Ba伊万诺娃et al ., 2017gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

5.3人类大脑gydF4y2Ba

帮助我们确定的最终位置是用户的心理状态。这些机器人协助通过将用户的对世界的理解有帮助。一个常见的方法是机器人未知环境信息传递给用户。例如,一个机器人可以扮演特定的声音,因为它完成了任务,用户可以更容易地跟踪(gydF4y2BaCha et al ., 2018gydF4y2Ba)。机器人还可以描述当地环境为视障用户在导航任务,使他们能够创建一个语义映射的环境(gydF4y2Ba陈et al ., 2016gydF4y2Ba)。类似地,一个机器人可以提供一个视觉信号它打算与指定对象,这样用户可以避免他们(gydF4y2BaMachino et al ., 2006gydF4y2Ba;gydF4y2Ba安徒生et al ., 2016 bgydF4y2Ba;gydF4y2Ba蜀et al ., 2018gydF4y2Ba),机器人预计地区移动用户可以离开(gydF4y2BaHietanen et al ., 2019gydF4y2Ba),或区域或路径,机器人认为用户应该以最优的方式完成一项任务(gydF4y2Ba纽曼et al ., 2020gydF4y2Ba)。在紧急情况下,一个机器人可以直观地显示一个安全出口的方向(gydF4y2Ba罗宾奈特et al ., 2016gydF4y2Ba)。最后,一个机器人可以提供触觉反馈来表示将在一个导航任务(gydF4y2Ba月亮et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2Ba李和霍利斯,2019年gydF4y2Ba)。这样的机器人提供警报协助通过直接沟通任务或环境的信息给用户,以便用户可以有效地执行任务。gydF4y2Ba

机器人还可以协助精神状态域采用社会角色。一般来说,这些机器人是为了执行对社会有益的功能类似于那些人类将提供,如机器人,需要客户服务代理人的角色(gydF4y2Bavishwanath2004 et al ., 2019gydF4y2Ba)或宾果游戏领袖(gydF4y2Ba路易et al ., 2014gydF4y2Ba)。在教育环境中,如一对一辅导(gydF4y2Ba肯尼迪et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaFuglerud Solheim, 2018gydF4y2Ba;gydF4y2BaKanero et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2Ba范Minkelen et al ., 2020gydF4y2Ba)和课堂教学(gydF4y2Ba肯尼迪et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2Ba拉马钱德兰et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaWestlund et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaPolishuk和维尔纳,2018年gydF4y2Ba;gydF4y2Ba小野et al ., 2019gydF4y2Ba;gydF4y2BaRosenberg-Kima et al ., 2019gydF4y2Ba),一个机器人可以提供讲座以类似的方式,人类的老师。在治疗和医疗环境中,机器人可以管理常规医疗调查(gydF4y2BaVarrasi et al ., 2019gydF4y2Ba)独立于医生的社会偏见(gydF4y2Ba布里格斯et al ., 2015gydF4y2Ba),提供治疗常规认知行为疗法(gydF4y2Ba恐龙et al ., 2019gydF4y2Ba)或物理治疗(gydF4y2Ba迈耶和Fricke, 2017gydF4y2Ba),并执行其他一般治疗任务(gydF4y2BaAgrigoroaie et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2Ba风扇et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaSalichs et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2BaAlimardani et al ., 2020gydF4y2Ba)。最后,一个机器人援助可以根据其不同的社会角色,如一个门房机器人执行不同的社会行为时,应对儿童或成人(gydF4y2BaMussakhojayeva et al ., 2017gydF4y2Ba),一个给与意见机器人提供解释当用户的行为变得好不(gydF4y2Ba高et al ., 2020gydF4y2Ba)或一个机器人,让烹饪建议改变其策略,这样更容易收到的建议(gydF4y2Ba托里et al ., 2013gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

执行过程本身,而是一个机器人可以帮助专业时影响用户的心理状态。当治疗师无法身体有一个孩子,例如,一只鹦鹉在家里可以使用机器人来吸引一个自闭症儿童的治疗期间实践技能(gydF4y2Ba扎et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaBharatharaj et al ., 2017gydF4y2Ba)。与焦虑不安的病人,治疗期间引入宠物像帕罗机器人可以诱发精神状态更有利于有效治疗(gydF4y2Ba柴田et al ., 2001gydF4y2Ba;gydF4y2BaSabanovic et al ., 2013gydF4y2Ba;gydF4y2BaChang和Sabanovic, 2015gydF4y2Ba;gydF4y2BaShamsuddin et al ., 2017gydF4y2Ba)。孩童般的机器人可以让一个年轻的病人练习社交技巧与合作伙伴比治疗师更类似于同行的是(gydF4y2BaGoodrich et al ., 2011gydF4y2Ba;gydF4y2Ba金正日et al ., 2014gydF4y2Ba;gydF4y2Ba塔et al ., 2014gydF4y2Ba;gydF4y2BaAckovska et al ., 2017gydF4y2Ba;gydF4y2Ba聂et al ., 2018gydF4y2Ba)。同样,孩童般的机器人可以帮助教师加强学生的渴望self-engage教育材料,一些学生可能更容易学习与同行比老师(gydF4y2Ba木头et al ., 2017gydF4y2Ba;gydF4y2Ba戴维森et al ., 2020gydF4y2Ba),或增加一个用户的能力,记得一个故事,表现出的部分(gydF4y2Ba雷特et al ., 2015gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

由于机器人的行为有时是解释社会和故意,机器人可以选择自己的行为来影响用户的心理状态。例如,可预见的和清晰的运动策略,间接交流机器人的目标很容易被人(gydF4y2Ba德拉甘et al ., 2013gydF4y2Ba)。这些策略可以用于协作任务来间接地向用户显示机器人的目标(gydF4y2Ba古水盆海湾et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2Ba法利亚et al ., 2017gydF4y2Ba;gydF4y2Ba朱et al ., 2017gydF4y2Ba;gydF4y2BaTabrez et al ., 2019gydF4y2Ba)。机器人还可以模仿人类非语言行为,例如直证的眼睛凝视和指向手势来表示任务相关对象在协作任务(gydF4y2BaBreazeal et al ., 2004gydF4y2Ba;gydF4y2Ba费舍尔et al ., 2015gydF4y2Ba)或协助完成精神疲惫任务(gydF4y2BaAdmoni et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaHemminghaus科普,2017gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

同样,机器人可以使用他们的行为表明其内部的情绪状态。这种策略可以增加关系,流动性和接受援助是通过情感机器人的运动(gydF4y2BaMok 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaTerzioglu et al ., 2020gydF4y2Ba)或给用户反馈关于任务的成功通过面部表情(gydF4y2Ba雷耶斯et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2Ba拉赫曼,2019gydF4y2Ba;gydF4y2BaChristodoulou et al ., 2020gydF4y2Ba)。使用对社会有意义的行动使辅助机器人与用户有效沟通和流畅。gydF4y2Ba

机器人还可以使用诱导特定的社会行为,从用户有益的情感反应。通过模仿人类非语言行为,机器人可以用他们的眼睛凝视诱导用户更有效地工作(社会压力gydF4y2BaRiether et al ., 2012gydF4y2Ba)或软化自己的主导地位,以便更好的团队合作(gydF4y2BaPeters等人。,2019年gydF4y2Ba)。辅助机器人手势还可以增加感情的开放讨论消极经历的人(gydF4y2Ba霍夫曼et al ., 2014gydF4y2Ba在用户在医学测试(中)和动力gydF4y2Baulu et al ., 2020gydF4y2Ba),用户在体育锻炼(gydF4y2Ba马利克et al ., 2014gydF4y2Ba;gydF4y2Ba施耐德和Kummert, 2016gydF4y2Ba;gydF4y2Ba马利克et al ., 2017gydF4y2Ba在中风患者进行康复练习),(gydF4y2Ba禁忌的et al ., 2007gydF4y2Ba)。因为人们普遍认为机器人姿态是有意的,机器人可以使用这些手势来诱发心理状态,帮助用户在执行一个任务。gydF4y2Ba

除了非言语交际策略,机器人能够演讲可以与用户交谈产生有益的精神状态(gydF4y2BaKnepper et al ., 2017gydF4y2Ba)。机器人可以使用语音来改变谈话的内容(gydF4y2BaGamborino傅,2018gydF4y2Ba)或对周围环境(回答问题gydF4y2BaBui庄,2018gydF4y2Ba)。机器人可以使用对话协作遥操作期间收集信息(gydF4y2Ba方et al ., 2003gydF4y2Ba),产生信任一个逃跑的房间(gydF4y2Ba高et al ., 2019gydF4y2Ba),或者促进合作援助的两个目标(gydF4y2BaStrohkorb et al ., 2016gydF4y2Ba)。机器人还可以谈论自己影响用户对自己的看法。例如,儿童辅导机器人可以使脆弱的自我声明增加信任与学生和学生接触(gydF4y2BaMartelaro et al ., 2016gydF4y2Ba)。同样,在一群机器人可以促进集团与脆弱的信任主要陈述本身,所以它的队友感到更舒适分享自己的弱点。这种效应可以级联随着越来越多的小组成员解释自己的失败,彼此安慰,一起笑gydF4y2BaSebo et al ., 2018gydF4y2Ba)。未能提供援助在上下文机器人预计将提供援助可以有害影响用户的心理状态,造成用户不信任机器人和伤害他们的关系和融洽的关系(gydF4y2BaKontogiorgos et al ., 2020gydF4y2Ba;gydF4y2Ba罗西et al ., 2020gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

除了关注特定内容的演讲,对话机器人可以进一步影响用户的的精神状态在他们说话的方式。机器人可以执行渠道给积极倾听的样子(gydF4y2Ba伯恩鲍姆et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaSebo et al ., 2020gydF4y2Ba),或者把信息反馈给改善任务性能(gydF4y2BaGuneysu Arnrich, 2017gydF4y2Ba;gydF4y2Ba法律et al ., 2017gydF4y2Ba;gydF4y2BaSharifara et al ., 2018gydF4y2Ba),用户的自我效能感(gydF4y2BaZafari et al ., 2019gydF4y2Ba),或者他们的动机(gydF4y2BaMucchiani et al ., 2017gydF4y2Ba;gydF4y2Ba邵et al ., 2019gydF4y2Ba)。机器人可以选择只中断干扰用户在适当的时间(gydF4y2BaSirithunge et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2BaUnhelkar et al ., 2020gydF4y2Ba)。机器人还可以改变其语气等项目的情感幸福来提高用户的情绪和任务性能(gydF4y2Ba马塔里奇et al ., 2009gydF4y2Ba;gydF4y2BaLubold et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2Ba剔出和Bremner 2017gydF4y2Ba;gydF4y2BaRhim et al ., 2019gydF4y2Ba)。最后,一个机器人可以把这些品质与谈话的内容改变机器人的用户感知的社会角色(gydF4y2BaBartl et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaBernardo et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaMonaikul et al ., 2020gydF4y2Ba)。具体地说,一个机器人可以作为学生辅导会议期间诱导不同的学习技术在人类的学生(gydF4y2BaSandygulova et al ., 2020gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

共同控制,特别是当一个输入控制器(例如,操纵杆)限制的数量输入自由度(gydF4y2Ba阿伦森et al ., 2018gydF4y2Ba),也可以让用户更容易的通过提供援助,改变用户的心理状态。一个机器人手臂可以帮助用户更容易通过维持可控状态配置(gydF4y2BaJavdani et al ., 2015gydF4y2Ba;gydF4y2Ba直到et al ., 2015gydF4y2Ba;gydF4y2BaVu et al ., 2017gydF4y2Ba;gydF4y2Ba阿伦森et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2Ba纽曼et al ., 2018gydF4y2Ba)或通过优化自由度用户可以控制在任何给定时间(gydF4y2BaHerlant et al ., 2016gydF4y2Ba)。这个想法可以扩展到多余的武器,为用户提供一个额外的附件,但很难控制(gydF4y2BaNakabayashi et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2BaVatsal霍夫曼,2018gydF4y2Ba),teleoperating机械臂通过肌电图(gydF4y2Ba野田佳彦et al ., 2013gydF4y2Ba;gydF4y2Ba范教授et al ., 2017gydF4y2Ba)或类似的传感装置(gydF4y2BaMuratore et al ., 2019gydF4y2Ba)或人形机器人(gydF4y2Ba林et al ., 2019gydF4y2Ba;gydF4y2Ba周et al ., 2019gydF4y2Ba)。此外,一个机器人可以进入环境不可用一个用户,允许用户teleoperate机器人在这些环境中,有效地扩展他们的可获得的环境(gydF4y2BaHoriguchi et al ., 2000gydF4y2Ba)。这些策略都有效地改变用户的心理状态通过减少用户通信的负担。gydF4y2Ba

最后,机器人帮助用户的另一个策略是通过改变机器人的物理配置成一个更适合的任务完成。这种方法是有用的机器人协作场景和用户可能发生碰撞。为了避免这个问题,工作时机器人可以减少操作速度接近用户(gydF4y2BaAraiza-Illan和克莱门特,2018gydF4y2Ba;gydF4y2BaRosenstrauch et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2BaSvarny et al ., 2019gydF4y2Ba)或路径或采取行动专门设计用于减少碰撞的可能性(gydF4y2Ba德卢卡和Flacco, 2012年gydF4y2Ba;gydF4y2Ba海et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2Ba刘et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2Ba阮et al ., 2018gydF4y2Ba)。类似于共同控制,这些策略来帮助用户减少用户的认知负担的计划任务。通过负责的碰撞,一个机器人可以有效地改变自己的行为,以便用户可以更少关心监测和模拟机器人的行为,可以集中精力完成任务的一部分。gydF4y2Ba

5.4影响gydF4y2Ba

选择哪些行动空间机器人在机器人设计师是一个至关重要的决定。协助用户房间清洁,例如,改变环境的研究人员已经开发出机器人通过直接捡起错误的对象,而其他人则开发增强现实技术解决方案,协助用户的心理空间通过展示他们的路线,如果之后,将导致最短的时间清洗。意识到一个给定的任务可以通过代理来解决国家的任何部分允许研究人员开发新的解决方案的问题,历史上一直局限于机器人的行为在一个状态。gydF4y2Ba

这一点,然而,意味着确定机器人的行动空间不是简单的由机器人的任务正在建设来解决。相反,机器人专家必须仔细考虑用户来说,他们的功能设计的机器人。选择机器人的行为必须调到用户的需要,它有着更广泛的影响用户的系统中机构和信任的感觉。这种机器人操作空间的分离使设计师比较从不同的领域,也有类似的行动空间和机器人开发更好的辅助解决方案。gydF4y2Ba

6次gydF4y2Ba

第三个关键设计轴我们现在关注如何辅助机器人协调操作的时机与目标的援助。考虑一个辅助吃的场景。机器人可能只提供食物时给出一个明确的由用户触发,或它可以监视用户的行为决定何时发起行动本身。我们分类的时机辅助行为是被动的,主动的,或同时发生的。被动机器人行为只有在给出明确的命令。主动机器人使用预测模型或其他方法来理解这个世界开始他们的行为没有一个明确的命令。机器人表演同时发生在协作环境中,机器人连续监视用户的显式和隐式信息来指导其行为。如何选择时间机器人的行为可以改变任务的难度和用户如何对机器人的援助(gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

图3gydF4y2Ba

图3gydF4y2Ba。辅助机器人系统的一个关键轴关注什么类型的线索导致机器人采取行动。机器人只能反应和应对显式输入,要主动和解释的一般任务状态选择自己采取行动,或与用户密切合作,同时代理。gydF4y2Ba

6.1无功gydF4y2Ba

活性援助时辅助行动是由一个明确的命令。考虑一个远程操纵机械臂为辅助饮食(开发gydF4y2BaJavdani et al ., 2015gydF4y2Ba;gydF4y2Ba阿伦森et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2Ba纽曼et al ., 2018gydF4y2Ba)。在这些研究中,用户使用自由的2摄氏度的操纵杆来控制自由的seven-degree机器人手臂,拿起一小块食物从一个盘子。直接控制这个机器人只需要移动机器人的末端执行器在用户参与操纵杆。用户也可能给命令在一个更高层次的抽象,也许通过按一个按钮来请求食物,另一个用于水。gydF4y2Ba

反应机器人也可以应对更多特定于任务的,上下文触发器。在gydF4y2Ba运河et al。(2018)gydF4y2Ba,一个辅助机器人帮助用户把他们的鞋子。这种交互建模为一个复杂的交接问题,用户必须有脚正确定位和应用足够的阻力,脚上的鞋仍然是。在这部作品中,机器人响应手势由用户通过他们的脚。当他们移动的指定方式,机器人知道这是一个可以接受的时间把脚上的鞋。gydF4y2Ba

一般来说,反应系统给用户更多的控制机器人,因此机构在整个互动。此外,机器人一般不需要复杂的任务模型,因为它可以依靠明确的来自用户的输入。这种简单性意味着机器人往往是较不敏感的特定任务或领域,因为它依赖于用户任务适应机器人的能力。然而,这些额外的控制需要机器人的用户花更多的时间和精力在控制机器人,这可以从其他任务分心。控制一个机器人在这个级别也可能需要进行大量的培训,作为机器人的能力可能不清楚任务的需求相匹配。控制负担随着用户必须明确命令机器人开始一个交互(gydF4y2BaBaraglia et al ., 2016gydF4y2Ba),需要额外控制的复杂性,如添加模态控制操控,可以认知任务(税收和减缓进步gydF4y2BaHerlant et al ., 2016gydF4y2Ba)。此外,要求用户明确提示机器人采取行动减少合作流畅,这是不可取的协作流利是一个积极的属性,显示增加用户的感知质量的交互(gydF4y2Ba霍夫曼et al ., 2014gydF4y2Ba在交互()和减少花费的时间gydF4y2Ba黄和Mutlu, 2016gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

6.2主动gydF4y2Ba

积极援助时机器人预测,一个行动将满足用户的目标和行动没有明确的提示。例如,在辅助饮食,机器人可以预测用户在进食后的渴求和选择拿一杯水之前收到明确的输入。机器人依赖于任务和用户行为模型来估计接下来用户想要什么。积极援助通常提高交互的平滑度,作为援助目标不需要花时间培训或认知负荷提供明确的指令的机器人。然而,这种类型的援助是依赖于模型用于提示其行动,所以增加的复杂性可能会使系统不可靠。gydF4y2Ba

考虑再操作一个高自由度机器人的任务使用一个低自由度输入设备。而不是使用从用户明确的信号,gydF4y2BaHerlant et al。(2016)gydF4y2Ba设计了一个机器人,可以主动切换模式。在模拟导航任务中,一个用户驱动机器人的运动被限制为只垂直或水平移动通过一个二维迷宫。环境的机器人使用一个模型来确定水平或垂直运动是最优的机器人的当前位置。机器人可以主动切换的模式,允许用户简单地直接机器人移动,加快整体互动的时间和消除认知负担在被动模式切换。gydF4y2Ba

机器人可以帮助积极另一种方式是通过构建一个模型的用户来推断目标任务之前已经表示。例如,一个机器人可以预测下一个水果,客户想增加他们的冰沙(gydF4y2Ba黄和Mutlu, 2016gydF4y2Ba)。前用户显式地请求这个成分,成分的机器人可以准备抓住,增加流动性的交互。gydF4y2Ba

积极援助的一个挑战是,用户可以不舒服甚至濒临灭绝,如果机器人让意想不到的运动。为了缓解这种担心,机器人可以明确自己的意图传达给用户。这可以通过在机器人显示用户的计划直接在物理环境中,例如突显出车门的一部分,它计划工作(gydF4y2Ba安徒生et al ., 2016 bgydF4y2Ba),或者通过展示其预定旅行路径在一个虚拟现实耳机(gydF4y2Ba蜀et al ., 2018gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

积极主动的帮助使更健壮的比活性援助和通用应用程序。然而,增加援助需要额外的复杂性简化机器人的模型和行为,复杂的需要在不同的环境中采取行动,意想不到的刺激。此外,一个纯粹的主动系统可以不舒服或危险如果用户不是准备机器人的动作。减轻这些问题,辅助系统可以设计部分活性和他人交往的积极主动。例如,服务机器人gydF4y2Ba黄和Mutlu (2016)gydF4y2Ba主动走近用户最有可能的预期要求,但它不启动实际的掌握过程,直到它收到一个明确的命令。gydF4y2Ba

6.3同步gydF4y2Ba

同时协助之间存在前两类,包括共享和协作机器人控制。通常这些系统功能同样积极的援助,但同时作为用户采取行动。这些系统包括共享自治系统(gydF4y2BaJavdani et al ., 2015gydF4y2Ba;gydF4y2BaJavdani et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2Ba一丁点它们et al ., 2018gydF4y2Ba),融合用户的直接命令用一个自动生成的命令和仲裁两国根据一些模式。它还包括任务一起像带着一个表(gydF4y2BaNikolaidis et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaDelPreto俄文,2019gydF4y2Ba),用户和机器人必须独立行动取得进展。gydF4y2Ba

同时援助通常发生在协同装配任务。共同的目标和结构装配任务通常是预先确定的,因此很容易确定用户的目标。一个机器人在这种任务可以直接帮助,例如,取消和重物保持稳定,这样他们可以在(gydF4y2Ba费舍尔et al ., 2015gydF4y2Ba;gydF4y2BaEl Makrini et al ., 2017gydF4y2Ba)。机器人还可以帮助通过定向优化建设部分,例如按照组装手册中的图片(gydF4y2BaAkkaladevi et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2Ba王et al ., 2020gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

同时援助通常受益于先进的传播策略。例如,gydF4y2BaDelPreto和罗斯(2019)gydF4y2Ba设计一种机器人突变信号从用户,共同操纵一个重物。机器人也可以返回与用户沟通,例如通过改变其刚度在co-manipulation任务为了提醒用户他们不应该对象移动到一个特定的位置(gydF4y2BaBo et al ., 2016gydF4y2Ba)。类似地,一个机器人可以为用户提供线索,下一步在一个复杂的装配任务,如通过指向感兴趣的下一个项目(gydF4y2BaAdmoni et al ., 2016gydF4y2Ba),提供一个负面情感反馈当用户完成一个不正确的组装步骤(gydF4y2Ba雷耶斯et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2Ba拉赫曼,2019gydF4y2Ba)或显示其他情感能力信号任务进展(gydF4y2BaMok 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaTerzioglu et al ., 2020gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

同时辅助系统通常需要用户和机器人之间的紧密协作。的亲密协作需要整个系统有一个更复杂的战略理解用户命令,因为用户不太可能会给准确的命令,同时完成他们的任务。然而,这些模型可以比纯主动系统更灵活:机器人可以获得即时反馈从用户是否它的行动是正确的,所以它可以更快地恢复一些模型失败。gydF4y2Ba

6.4影响gydF4y2Ba

决定当一个机器人应该影响机器人互动的质量。反应系统使用更明确的控制使更多的用户,但它也增加了负担来完成一个任务。积极的系统需要更复杂的模型和遥感机器人上,但他们可以提高协作流畅而减少用户的负担。系统行为的预期明确用户命令甚至可以影响未来的用户行为以不可预见的方式,导致问题在控制设置任务目标(gydF4y2Ba纽曼et al ., 2020gydF4y2Ba)。积极的机器人也通常导致更多的机器人机构,介绍了复杂的挑战,如安全性和信任。gydF4y2Ba

偏好在当一个机器人选择采取行动可能不同用户即使在相同的任务域。当一个用户可能更喜欢机器人,需要较少的操作培训和并发症,另一个可能更愿意有更多的直接控制机器人更精确地确定其行为。如果用户与系统他们最喜欢,可能不再是辅助的交互。此外,辅助系统不需要完全主动的,被动的或同步:系统可以选择不同的时间和暗示策略基于特定的任务考虑的一部分。选择什么时候机器人执行其行动需要仔细思考的本质任务,机器人的功能,用户的欲望。gydF4y2Ba

7结论gydF4y2Ba

在本文中,我们描述了一个机器人系统整体视角,强调他们的辅助意图。这个角度看,我们目前的三个关键设计轴比较辅助机器人研究跨领域:他们发展与人的关系,他们的行动空间,他们的行动时机。我们探索这些轴通过回顾一下最近的辅助机器人研究,展示辅助机器人从跨领域面临类似的挑战,做出类似决定沿着这些轴。gydF4y2Ba

大部分的研究探讨了特定于其任务域是由于现场是如何组织和构建抽象的困难。在这项工作中,我们提出一些抽象,我们希望他们将使设计师辅助机器人系统在其他领域,分享他们的问题和画更深层次的联系。gydF4y2Ba

对于每个轴,我们讨论设计权衡所产生的特定的方法。从这些轴,开了好几个主题。选择机器人的行动空间和时间都可以影响用户的机构。同样,这两个机器人的行动空间和与用户的关系影响的结构机器人和用户之间的通信,这改变了援助的质量。我们希望,研究人员将探索更多的主题,跨越这些设计轴和辅助机器人的发展提供更多的结构。gydF4y2Ba

最后,这项工作的目的是开始讨论如何理解辅助的具体挑战机器人人机交互的区域内。这个框架,我们希望鼓励研究人员进一步探索援助作为一般概念的本质,描述其固有的挑战。我们并不认为这些轴完成;相反,我们现在开始一个更大的努力开发辅助机器人的总体原则。gydF4y2Ba

作者的贡献gydF4y2Ba

禁令,RMA、HA和KK导致的概念和细化的主要思想。禁止开发的方法收集论文进行审查。禁止阅读、选择和组织论文进入三个关键轴。禁止写论文的初稿。禁令和RMA写论文的第二稿,明显重组初稿。RMA和禁令导致创建人物。所有作者导致修订手稿、阅读和批准提交的版本。gydF4y2Ba

资金gydF4y2Ba

这部分工作是由美国国家科学基金会NSF iis - 1943072和唐代家庭基金会创新基金。这项研究的部分也支持由一个礼物从吸收,通过吸收卡内基梅隆大学机器学习社会公益基金。gydF4y2Ba

的利益冲突gydF4y2Ba

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。gydF4y2Ba

出版商的注意gydF4y2Ba

本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。gydF4y2Ba

确认gydF4y2Ba

我们感谢亚历克斯伦敦讨论机器人援助的定义和伦理问题。我们还要感谢杰西卡·本纳萨拉年轻,梅勒妮Gainey帮助论文收集的过程。gydF4y2Ba

引用gydF4y2Ba

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评论文章gydF4y2Ba

帮助人们通过空间和时间:援助作为人机交互的角度gydF4y2Ba

1介绍gydF4y2Ba

2协助的角度来看gydF4y2Ba

2.1通用人机交互gydF4y2Ba

2.2协助,人机交互的角度gydF4y2Ba

2.3前辅助机器人的分类gydF4y2Ba

2.4本文的概述gydF4y2Ba

3的方法gydF4y2Ba

3.1初始搜索gydF4y2Ba

3.2完善搜索gydF4y2Ba

3.3论文的选择gydF4y2Ba

4人gydF4y2Ba

4.1术语gydF4y2Ba

4.2额外援助的目标gydF4y2Ba

4.3额外的互相作用的东西gydF4y2Ba

4.4组合的角色gydF4y2Ba

4.5影响gydF4y2Ba

5的空间gydF4y2Ba

5.1环境gydF4y2Ba

5.2人体gydF4y2Ba

5.3人类大脑gydF4y2Ba

5.4影响gydF4y2Ba

6次gydF4y2Ba

6.1无功gydF4y2Ba

6.2主动gydF4y2Ba

6.3同步gydF4y2Ba

6.4影响gydF4y2Ba

7结论gydF4y2Ba

作者的贡献gydF4y2Ba

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