Author manuscript, published in "8èmes journées de l'Association Française de Réalité Virtuelle, Augmentée, Mixte et d'Interaction 3D, Laval: France (2013)" A Methodology to Assess the Acceptability of Human-Robot Collaboration Using Virtual Reality
Notice bibliographique
Résumé
Robots are becoming more and more present in our everyday life: they are already used for domestic tasks, for companionship activities, and soon they will be used to assist humans and collaborate with them in their work. Human-robot collaboration has already been studied in the industry, for ergonomics and efficiency purposes, but more from a safety than from an acceptability point of view. In this work, we focused on how people perceive robots in a collaboration task and we proposed to use virtual reality as a simulation environment to test different parameters, by making users collaborate with virtual robots. A simple use case was implemented to compare different robot appearances and different robot movements. Questionnaires and physiological measures were used to assess the acceptability level of each condition with a user study. The results showed that the perception of robot movements depended on robot appearance and that a more anthropomorphic robot, both in its appearance and movements, was not necessarily better accepted by the users in a collaboration task. Finally, this preliminary use case was also the opportunity to guarantee the relevance of using such a methodology — based on virtual reality, questionnaires and physiological measures — for future studies.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,427 | 0,150 |
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 ».