Using Affect as a Communication Modality to Improve Human-Robot Communication in Robot-Assisted Search and Rescue Scenarios
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Emotions can provide a natural communication modality to complement the existing multi-modal capabilities of social robots, such as text and speech, in many domains. We conducted three online studies with 112, 223, and 151 participants, respectively, to investigate the benefits of using emotions as a communication modality for Search And Rescue (SAR) robots. In the first experiment, we investigated the feasibility of conveying information related to SAR situations through robots’ emotions, resulting in mappings from SAR situations to emotions. The second study used Affect Control Theory as an alternative method for deriving such mappings. This method is more flexible, e.g., allows for such mappings to be adjusted for different emotion sets and different robots. In the third experiment, we created affective expressions for an appearance-constrained outdoor field research robot using LEDs as an expressive channel. Using these affective expressions in a variety of simulated SAR situations, we evaluated the effect of these expressions on participants’ (in the role rescue workers) situational awareness. Our results and proposed methodologies (a) provide insights on how emotions could help conveying messages in the context of SAR, and (b) show evidence on the effectiveness of adding emotions as a communication modality in a (simulated) SAR communication context.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle