Integrating robots into teams of humans is anticipated to bring significant capability improvements for tasks such as searching potentially hazardous buildings. Trust between humans and robots is recognized as a key enabler for human-robot teaming (HRT) activity: if trust during a mission falls below sufficient levels for cooperative tasks to be completed, it could critically affect success. Changes in trust could be particularly problematic in teams that have formed on an ad hoc basis (as might be expected in emergency situations) where team members may not have previously worked together. In such ad hoc teams, a foundational level of 'swift trust' may be fragile and challenging to sustain in the face of inevitable setbacks. We present results of an experiment focused on understanding trust building, violation and repair processes in ad hoc teams (one human and two robots). Trust violation occurred through robots becoming unresponsive, with limited communication and feedback. We perform exploratory analysis of a variety of data, including communications and performance logs, trust surveys and post-experiment interviews, toward understanding how autonomous systems can be designed into interdependent ad hoc human-robot teams where swift trust can be sustained.


翻译:将机器人整合到人类团队中,有望为搜索潜在危险建筑等任务带来显著的能力提升。人与机器人之间的信任被认为是实现人机团队协作活动的关键推动因素:如果任务执行期间的信任水平降至不足以完成协作任务的程度,则可能严重影响任务的成功。在临时组建的团队中,信任的变化可能尤其成问题(正如在紧急情况下可能发生的那样),因为团队成员可能此前从未合作过。在此类自组织团队中,面对不可避免的挫折时,基础层面的“快速信任”可能较为脆弱且难以维持。我们展示了一项实验的结果,该实验旨在理解自组织团队(一名人类与两台机器人)中的信任建立、违背与修复过程。信任违背通过机器人变得无响应、沟通与反馈受限来实现。我们对多种数据进行了探索性分析,包括通信记录、性能日志、信任度调查问卷以及实验后访谈,以期理解如何将自主系统设计到相互依赖的自组织人机团队中,从而维持快速信任。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
人工智能赋能无人机:俄乌战争(万字长文)
专知会员服务
6+阅读 · 4月23日
国外海军作战管理系统与作战训练系统
专知会员服务
3+阅读 · 4月23日
美军条令《海军陆战队规划流程(2026版)》
专知会员服务
10+阅读 · 4月23日
《压缩式分布式交互仿真标准》120页
专知会员服务
4+阅读 · 4月23日
《电子战数据交换模型研究报告》
专知会员服务
6+阅读 · 4月23日
《低数据领域军事目标检测模型研究》
专知会员服务
6+阅读 · 4月23日
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
专知会员服务
10+阅读 · 4月22日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员