MAD-TN：一种用于度量人机协作流畅度的工具
人工智能
2020-02-17 v3 人机交互
机器人学
摘要
流畅度是人机交互(HRI)中的重要指标，描述人与机器人协同完成任务时的协调性。流畅度与任务时序固有相关，使时序约束网络成为建模与度量流畅度的高潜力途径。我们表明，在多智能体雏菊时序网络(MAD-TN)形式化中——其扩展了已有的雏菊结构网络概念——既是对人机协作的有效建模，也是度量若干已有流畅度指标的自然方式。MAD-TN 模型凸显了新指标，我们推测这些指标将与人类队友对流畅度的感知强相关。
关键词
引用
@article{arxiv.1909.06675,
title = {MAD-TN: A Tool for Measuring Fluency in Human-Robot Collaboration},
author = {Seth Isaacson and Gretchen Rice and James C. Boerkoel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.06675},
year = {2020}
}