Intuitiveness Level: Frustration-Based Methodology for Human–Robot Interaction Gesture Elicitation
Notice bibliographique
Résumé
For robotics to become more accessible to people not specialized in the area, it is of fundamental importance to improve and simplify the way people interact with robots. Despite human-robot interaction (HRI) being an effervescent research area, most of the works published so far on the use of gesture interfaces for human-robot communication do not clearly describe how the used gestures were elicited, thus hindering the reproducibility of those works. Considering this, we propose a new and reproducible Frustration-Based Approach (FBA), scientifically established on previous research, which can be used to obtain an intuitive and robust gesture vocabulary for HRI. To accomplish this, we propose Intuitiveness Level (IL), a score to rank gestures according with its intuitiveness. Using IL, it is possible to conceive a complex vocabulary, allowing an increasing of robustness, since more than one gesture can be associated to a task. In a general sense, the proposed methodology is not limited only for HRI, and it can also be used for human-machine interaction in general. In short, the contributions of this work are: (i) A complete methodology to elicit gestures to be used as intuitive communication interface between humans and robots. (ii)A metric of intuitiveness which takes into account at least three different characteristics about the elicited gestures.
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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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».