解释层级——针对不同时间敏感任务的什么与何时的实现与评估
机器人学
2024-10-31 v1
摘要
在这项工作中，我们专注于构建和评估解释层级（LOE），以解决人机交互的两个基本方面：1. 机器人应该向用户传达什么信息？2. 机器人应该在何时传达这些信息？为了构建 LOE，我们定义了两个术语——详略程度和解释模式，每个各有两个层级（详略程度——高和低，解释模式——动态和静态）。基于这些参数，构建了三种不同的 LOE（高、中和低），并在具有远程临场机器人的用户研究中进行了评估。用户研究针对一个模拟的远程机器人医疗任务进行，涉及两个与时间敏感性相关的不同条件，由两个不同的用户组进行评估——一组在时间限制内执行任务，另一组没有时间限制。我们发现，当用户在无时间限制条件下进行实验时，高 LOE 在解释的充分性、碰撞次数、错误运动次数和澄清次数方面更受偏好。我们还发现，高 LOE 和中 LOE 在完成时间、人机交互的流畅性和对机器人的信任方面没有显著差异。当用户在有时间限制条件下进行实验时，高 LOE 和中 LOE 在完成时间、流畅性、解释的充分性、信任、碰撞次数、错误运动次数和澄清次数方面表现更好，并优于低 LOE。讨论了推进 LOE 的未来方向。
引用
@article{arxiv.2410.23215,
title = {Levels of explanation -- implementation and evaluation of what and when for different time-sensitive tasks},
author = {Shikhar Kumar and Omer Keidar and Yael Edan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.23215},
year = {2024}
}