Natürliche soziale Signale in öffentlichen urbanen Räumen: Ein Datensatz zur Mensch-Roboter-Interaktion

Concepts de base

Dieser Datensatz erfasst natürliche soziale Signale, die Menschen in öffentlichen urbanen Räumen gegenüber mobilen Robotern senden. Er soll das Verständnis und die Modellierung sozialer Interaktionen zwischen Menschen und Robotern in der Realität verbessern.

Résumé

Dieser Datensatz präsentiert Interaktionen zwischen Menschen und zwei mobilen Roboter-Mülleimern in einem belebten öffentlichen Platz in New York City. Die Roboter wurden in einem Wizard-of-Oz-Verfahren gesteuert, um ihre Bewegungen an die Erwartungen der Passanten anzupassen.
Der Datensatz umfasst etwa 15 Stunden Videomaterial, in denen 274 beobachtbare Interaktionen zwischen Menschen und Robotern annotiert wurden. Dabei wurden verschiedene Arten von Initiierungs- und Beendigungssignalen wie Winken, Laufen auf die Roboter zu oder Weggehen identifiziert. In über der Hälfte der Interaktionen verhandelten einzelne Personen mit den Robotern, um ihren Müll zu entsorgen. In 18 Fällen versuchten Personen auch, mit den Robotern zu sprechen.
Der Datensatz bietet Forschenden aus den Sozialwissenschaften und der Informatik vielfältige Möglichkeiten zur qualitativen und quantitativen Analyse. Er kann helfen, das Verständnis für soziale Signale in natürlichen Mensch-Roboter-Interaktionen zu vertiefen und Richtlinien für die Gestaltung sozialer Roboter in öffentlichen Räumen zu entwickeln.

Stats

Es gibt 274 beobachtbare Interaktionen zwischen Menschen und Robotern.
118 Interaktionen beinhalten das Entsorgen von Müll durch Menschen.
In 68 Interaktionen verhandelte eine einzelne Person mit den Robotern.
Die Gruppengröße reicht von 1 bis 5 Personen.

Citations

"Unser Datensatz bietet einen neuen Spielplatz, um bestehende theoretische Modelle wie das Social-Force-Modell und F-Formation zu analysieren."
"Während unser Datensatz noch nicht groß genug ist, um einen Maschinenlernalgorithmus von Grund auf neu zu trainieren, bietet er ein Testfeld für Computerwissenschaftler, um ihre Algorithmen mit realistischen Echtweltdaten zu testen."

Idées clés tirées de

SSUP-HRI

by Fanjun Bu,We... à arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10994.pdf

Questions plus approfondies

Wie können die in diesem Datensatz erfassten sozialen Signale genutzt werden, um die Interaktion zwischen Menschen und Robotern in öffentlichen Räumen natürlicher und intuitiver zu gestalten

Die in diesem Datensatz erfassten sozialen Signale bieten eine wertvolle Grundlage, um die Interaktion zwischen Menschen und Robotern in öffentlichen Räumen zu verbessern. Durch die Analyse der Interaktionen können Muster identifiziert werden, die darauf hinweisen, wie Menschen auf die Anwesenheit von Robotern reagieren und welche Signale sie senden. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um Roboter so zu gestalten und zu programmieren, dass sie diese sozialen Signale erkennen und angemessen darauf reagieren können. Zum Beispiel könnten Roboter lernen, auf bestimmte Gesten oder Bewegungen der Menschen zu reagieren, um ihre Absichten zu verstehen und entsprechend zu handeln. Indem Roboter besser in der Lage sind, soziale Signale zu interpretieren, können sie menschenähnlicher und vertrauenswürdiger wirken, was wiederum die Akzeptanz und das Engagement der Menschen in der Interaktion mit den Robotern erhöhen kann.

Welche Herausforderungen ergeben sich, wenn Roboter in öffentlichen Räumen mit einer Vielzahl unvorhersehbarer Verhaltensweisen konfrontiert sind, und wie können diese Herausforderungen angegangen werden

Die Herausforderungen, denen Roboter in öffentlichen Räumen gegenüberstehen, sind vielfältig. Eine der Hauptprobleme ist die Vielfalt und Unvorhersehbarkeit menschlichen Verhaltens. Menschen können auf unterschiedliche Weise auf Roboter reagieren, von Neugierde und Interaktion bis hin zu Ignoranz oder sogar Feindseligkeit. Roboter müssen in der Lage sein, diese verschiedenen Reaktionen zu erkennen und angemessen darauf zu reagieren, um positive Interaktionen zu fördern und negative Situationen zu vermeiden. Zudem können unvorhergesehene physische Hindernisse oder unerwartete Ereignisse die Navigation und Interaktion der Roboter beeinträchtigen.
Um diese Herausforderungen anzugehen, können verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, Roboter mit fortschrittlichen Sensoren und Algorithmen auszustatten, die es ihnen ermöglichen, ihre Umgebung kontinuierlich zu überwachen und sich an veränderte Bedingungen anzupassen. Durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können Roboter auch lernen, aus Erfahrungen zu lernen und ihr Verhalten entsprechend anzupassen. Zudem ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Robotikexperten, Verhaltensforschern und Designer erforderlich, um Roboter zu entwickeln, die sowohl technisch als auch sozial kompetent sind und effektiv in öffentlichen Räumen agieren können.

Inwiefern können die Erkenntnisse aus diesem Datensatz auch auf andere Anwendungsfelder der Mensch-Roboter-Interaktion übertragen werden, in denen Roboter in sozialen Umgebungen agieren müssen

Die Erkenntnisse aus diesem Datensatz können auf verschiedene Anwendungsfelder der Mensch-Roboter-Interaktion übertragen werden, in denen Roboter in sozialen Umgebungen agieren müssen. Beispielsweise können die Erkenntnisse zur sozialen Signalgebung und Interaktion in öffentlichen Räumen auch auf den Bereich des Gesundheitswesens angewendet werden, wo Roboter mit Patienten interagieren und emotionale Unterstützung bieten. Durch das Verständnis menschlicher sozialer Signale können Roboter sensibler auf die Bedürfnisse und Gefühle der Menschen reagieren und so eine bessere Beziehung aufbauen.
Darüber hinaus können die Erkenntnisse aus diesem Datensatz auch in Bereichen wie Bildung, Einzelhandel oder Unterhaltung genutzt werden, wo Roboter mit Menschen in sozialen Umgebungen interagieren. Indem Roboter besser darauf vorbereitet sind, menschliche Signale zu interpretieren und angemessen zu reagieren, können sie effektiver in verschiedenen Kontexten eingesetzt werden und die Interaktion mit den Menschen verbessern. Letztendlich tragen die Erkenntnisse aus diesem Datensatz dazu bei, die Entwicklung von sozial intelligenten Robotern voranzutreiben, die in einer Vielzahl von Anwendungsfeldern erfolgreich eingesetzt werden können.