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Enregistrement W4391579711 · doi:10.1145/3597503.3623329

Block-based Programming for Two-Armed Robots: A Comparative Study

2024· article· en· W4391579711 sur OpenAlexaff
Felipe Fronchetti, Nico Ritschel, Logan Schorr, Chandler Barfield, Gabriella Chang, Rodrigo Spínola, Reid Holmes, David Shepherd

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTeaching and Learning Programming
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésDebuggingUsabilityTask (project management)RobotComputer scienceBlock (permutation group theory)Software deploymentHuman–computer interactionRoboticsSoftware engineeringArtificial intelligenceProgramming languageEngineeringSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Programming industrial robots is difficult and expensive. Although recent work has made substantial progress in making it accessible to a wider range of users, it is often limited to simple programs and its usability remains untested in practice. In this article, we introduce Duplo, a block-based programming environment that allows end-users to program two-armed robots and solve tasks that require coordination. Duplo positions the program for each arm side-by-side, using the spatial relationship between blocks from each program to represent parallelism in a way that end-users can easily understand. This design was proposed by previous work, but not implemented or evaluated in a realistic programming setting. We performed a randomized experiment with 52 participants that evaluated Duplo on a complex programming task that contained several sub-tasks. We compared Duplo with RobotStudio Online YuMi, a commercial solution, and found that Duplo allowed participants to solve the same task faster and with greater success. By analyzing the information collected during our user study, we further identified factors that explain this performance difference, as well as remaining barriers, such as debugging issues and difficulties in interacting with the robot. This work represents another step towards allowing a wider audience of non-professionals to program, which might enable the broader deployment of robotics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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