数据可视化质量与任务密度对人- swarm交互的影响

尽管机器人集群具有诸多优势，但实际应用仍需人工监督。人-集群系统的性能取决于多个因素，包括人类操作员可获取的数据。在本文中，我们研究人-集群交互中的人因方面，并探讨获取高质量数据如何影响人-集群系统的性能——已完成任务数量和操作中人类信任水平。我们设计了一个实验，其中人类操作员被要求在一个给定时间段内操作一个集群来识别区域内的伤亡人员。一组操作员可以选择请求高质量图片，而另一组必须基于可用的低质量图像做出决策。我们进行了有120名参与者参与的用户研究，记录了他们的成功率（通过仿真平台直接记录）以及工作负载和信任水平（在完成人-集群场景后通过问卷测量）。我们研究的结果表明，获准访问高质量数据的组表现出更高的工作负载并对集群给予更大信任，从而证实了我们的初始假设。然而，我们也发现两组间准确识别的伤亡人数无显著差异，表明数据质量对任务成功完成无影响。