Bounds of Neglect Benevolence in Input Timing for Human Interaction with Robotic Swarms
Notice bibliographique
Résumé
Robotic swarms are distributed systems whose members interact via local control laws to achieve a variety of behaviors, such as flocking. In many practical applications, human operators may need to change the current behavior of a swarm from the goal that the swarm was going towards into a new goal due to dynamic changes in mission objectives. There are two related but distinct capabilities needed to supervise a robotic swarm. The first is comprehension of the swarm's state and the second is prediction of the effects of human inputs on the swarm's behavior. Both of them are very challenging. Prior work in the literature has shown that inserting the human input as soon as possible to divert the swarm from its original goal towards the new goal does not always result in optimal performance (measured by some criterion such as the total time required by the swarm to reach the second goal). This phenomenon has been called Neglect Benevolence, conveying the idea that in many cases it is preferable to neglect the swarm for some time before inserting human input. In this paper, we study how humans can develop an understanding of swarm dynamics so they can predict the effects of the timing of their input on the state and performance of the swarm. We developed the swarm configuration shape-changing Neglect Benevolence Task as a Human Swarm Interaction (HSI) reference task allowing comparison between human and optimal input timing performance in control of swarms. Our results show that humans can learn to approximate optimal timing and that displays which make consensus variables perceptually accessible can enhance performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».