Modelling of robot attention demand in human-robot interaction using finite fuzzy state automata
Notice bibliographique
Résumé
Many systems have been implemented towards achieving effective human-machine interaction, but run the risk of being ignored if appropriate performance metrics are not in place. As a result, our goal becomes that of providing a foundation upon which we can assess how well the human and the robot perform as a team. Toward the efficient modelling of such metrics, we attempt to determine the true amount of time that an operator has to dedicate to the robot. Therefore, we define the robot attention demand (RAD) as a function of both direct interaction time (DIT) and indirect interaction time (IIT), where the IIT is a direct consequence of the human trust in automation. We propose a two-level fuzzy temporal model to evaluate the human trust in automation while collaborating with robots to complete some tasks. The model combines the advantages of fuzzy logic and finite state machines to best model this phenomenon, and reduces the system complexity and the size of the knowledge base by grouping perceptions into first- and second-order perceptions. The fuzzy knowledge base is further updated by implementing an application robotic platform where robots and users interact via natural language to complete tasks with varying levels of complexity. User feedback is noted and used to tune the knowledge base where needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».