面向人类操作员的人工信任 ATTUNE 模型
机器人学
2024-12-02 v1
摘要
本文提出了一种量化 HRI 中信任的新方法。它提出了一个用于估计机器人对人类信任的框架，具体针对狭窄且指定的任务进行建模。该框架为 AI 代理在与移动遥操作机器人进行交互的背景下，对人类合作伙伴的信任提供实时估计。该框架的方法基于 Theory of Mind 的原则，包括关于人类状态、行动和意图的信息。该框架创建了面向人类操作员的人工信任 ATTUNE 模型。该模型使用操作员注意力状态、导航意图、行动和绩效等指标来量化对他们的信任。该模型在一个包含模拟灾难响应情景下人类试验录制（ROSbags）的预先存在数据集上进行了测试。通过定性和定量分析评估了 ATTUNE 的性能。分析结果为下一阶段的研究提供了见解，并帮助细化了所提出的方法。
引用
@article{arxiv.2411.19580,
title = {The ATTUNE model for Artificial Trust Towards Human Operators},
author = {Giannis Petousakis and Angelo Cangelosi and Rustam Stolkin and Manolis Chiou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.19580},
year = {2024}
}
备注
Published in IEEE SMC 2024