群体式人在环小型无人机系统中的自主决策解释

人工智能的快速发展使研究焦点从传统由人直接操控的机器人转向无需显式人类控制的完全自主机器人。这类系统通常被称为人在环（HotL）系统。HotL系统的透明性需要对其自主行为给出清晰解释，以使人类知晓环境中发生的情况并理解机器人以某种方式行为的原因。然而，在复杂的多机器人环境中，尤其是机器人自主、移动且需要间歇性干预时，人类可能难以维持态势感知。向人类呈现丰富的自主行为解释往往使其信息过载，并对情境理解产生负面影响。因此，解释多机器人的自主行为或自主性造成了一种需仔细探究的设计张力。本文考察了为群体式小型无人机系统（sUAS，即无人机）提供及时且详尽的自主行为解释所涉及的用户界面（UI）设计权衡。我们分析UI设计选择对人类态势感知的影响。我们对缺乏经验与专家级sUAS操作员开展了多项用户研究，以呈现我们的设计方案并为HotL多sUAS界面设计提供初步指南。