인간 – 로봇 상호 작용은 인간과 로봇 간의 상호 작용을 연구합니다. 연구자들은 종종 HRI라고합니다. 인간 – 로봇 상호 작용은 인간 – 컴퓨터 상호 작용, 인공 지능, 로봇 공학, 자연 언어 이해, 디자인 및 사회 과학에서 기여한 여러 분야의 분야입니다.
정의
“inter”와 “action”이라는 두 단어의 집합으로 형성되는 상호 작용이라는 용어는 매우 어원 적으로 여러 요소의 호혜 적 상호 작용에 대한 아이디어를 제시합니다. 인간 관계의 분야에서, “상호 작용”은 정보가 공유되는 두 개인 (여기서 사람 / 로봇) 사이의 대인 관계로 정의 된 표현 “사회적 상호 작용”의 수축으로 개입합니다.
인간 – 로봇 상호 작용은 여러 기술적 패널을 중심으로 구성됩니다. 실제로 공동 작업은 물론 인간과의 접촉을 통해 “살아”있는 로봇을 개발하기 위해 연구원은 학습 알고리즘을 개발하고 기계적 측면을 연구하며 재료에 대한 연구를 수행합니다.
태생
인간 – 로봇 상호 작용은 로봇이 존재하기 전에도 과학 소설과 학문적 추측의 주제였습니다. HRI는 (때로는 자연스러운) 인간 의사 소통에 대한 지식에 의존하기 때문에 HRI의 많은 측면은 로봇 공학 그 자체보다 훨씬 오래된 인간 커뮤니케이션 주제의 연속입니다.
분리 된 문제로서의 HRI의 기원은 1941 년 Isaac Asimov가 그의 소설 인 I Robot에서 20 세기 저자 인 Isaac Asimov에 의해 밝혀졌다. 그는 로보틱스의 3 가지 법칙을 다음과 같이 말합니다.
로봇은 인간을 해칠 수 없으며, 무의식적으로 인간이 해를 끼칠 수 있습니다.
로봇이 첫 번째 법과 충돌하는 경우를 제외하고는 로봇이 인간에게 부여한 명령을 준수해야합니다.
로봇은 첫 번째 또는 두 번째 법과 충돌하지 않는 한 자신의 존재를 보호해야합니다.
로봇의 세 가지 법칙은 안전한 상호 작용의 아이디어를 결정합니다. 인간과 로봇이 가까울수록 관계가 복잡할수록 부상당하는 위험이 높아집니다. 요즘 선진 사회에서 제조 업체는 사람과 로봇이 언제든지 작업 영역을 공유하지 못하게함으로써이 문제를 해결합니다. 이는 lidar 센서 또는 물리적 케이지를 사용하여 안전 영역을 정의함으로써 달성됩니다. 따라서 인간이 로봇 작업 공간에서 작동하는 동안 인간의 존재가 완전히 금지됩니다.
인공 지능의 발전에 따라 자율 로봇은 궁극적으로보다 복잡한 행동을 계획 할 수 있고 복잡한 미지의 환경에서 동작을 계획 할 수 있습니다. 이러한 새로운 기능은 안전을 주요 문제로, 효율성을 보조로 유지합니다. 이 새로운 세대의 로봇을 허용하기 위해 인간 탐지, 동작 계획, 장면 재구성, 작업 계획을 통한 지능형 동작 및 강제 제어 (임피던스 또는 어드미턴스 제어 체계)를 사용하는 준수 동작에 대한 연구가 진행되고 있습니다.
HRI 연구의 목표는 인간과 로봇 간의보다 자연스럽고 효과적인 상호 작용을 가능하게하는 로봇 설계 및 알고리즘 개발을 유도하기 위해 로봇 상호 작용에 대한 인간의 기대 모델을 정의하는 것입니다. 인간이 원격, 원격 작동 식 무인 차량으로 작업하는 방법에서 의인화 로봇과 피어 – 투 – 피어 공동 작업에 이르는 연구 범위.
HRI 분야의 많은 사람들이 로봇이 인간과 어떻게 상호 작용해야하는지 동기를 부여하기 위해 인간이 어떻게 협력하고 상호 작용하며 사용하는지 연구합니다.
친절한 인간 – 로봇 상호 작용의 목표
로봇은 물리적 인 세계에서 지각 능력과 행동 능력을 가진 인공 에이전트로서 연구자가 종종 작업 공간이라고 부른다. 그들의 사용은 공장에서 일반화되었지만 요즘에는 수색 및 구조, 군사 전투, 광산 및 폭탄 탐지, 과학 탐사, 법 집행, 엔터테인먼트 및 병원 치료와 같이 중요한 영역에서 가장 기술적으로 선진 사회에서 발견되는 경향이 있습니다.
이러한 새로운 응용 프로그램 도메인은 사용자와의 더 긴밀한 상호 작용을 의미합니다. 친밀감의 개념은 완전한 의미에서 취해지며, 로봇과 인간은 작업 공간을 공유하지만 작업 성취 측면에서 목표를 공유합니다. 이러한 긴밀한 상호 작용은 로봇 유틸리티를 개선하고 다른 한편으로는 현대 사회에 대한이 새로운 “친구”의 위험과 이점을 평가하기 위해 노력하는 로봇 과학자를위한 새로운 이론 모델을 필요로합니다.
인공 지능의 발전과 함께이 연구는 가장 안전한 물리적 상호 작용뿐만 아니라 문화적 기준에 따라 사회적으로 올바른 상호 작용에 초점을 맞추고 있습니다. 목표는 말하기, 몸짓 및 표정을 통해 로봇과 직관적이고 쉬운 의사 소통을 구축하는 것입니다.
Dautenhahn은 친숙한 인간 – 로봇 상호 작용을 “Robotiquette”로 정의합니다. “Robotiquette”은 “인간이 편안하고 수용 할 수있는 로봇 행동을위한 사회적 규칙”이라고 정의합니다. “로봇은 욕구와 명령을 표현하는 우리의 방식에 적응해야합니다 반대가 아닙니다. 그러나 가정과 같은 매일 매일의 환경은 공장이나 군사 환경에서 암시하는 것보다 훨씬 복잡한 사회적 규칙을 가지고 있습니다. 따라서 로봇은 주변 환경의 동적 모델을 구축 할 수있는 능력을 인식하고 이해해야합니다. 그것은 대상을 분류하고, 인간을 인식하고 위치를 찾고 그들의 감정을 더해야합니다. 동적 용량의 필요성은 로봇 공학의 모든 하위 분야를 앞 당깁니다.
또한 사회적 단서를 이해하고 인식함으로써 로봇은 인간과 협업 시나리오를 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 데스크톱 3D 프린터, 레이저 절단기 등과 같은 개인 가공 기계가 우리 가정에 급속히 증가함에 따라 로봇이 공동으로 공동으로 제어권을 공유하고 조정하고 공동 작업을 수행 할 수있는 시나리오가 발생할 수 있습니다. 산업용 로봇은 이미 산업 조립 라인에 통합되었으며 공동 작업을 통해 인간과 작업하고 있습니다. 그러한 로봇의 사회적 영향이 연구되어 왔고, 노동자들이 여전히 로봇과 사회 단체를 다루고, 사회적인 단서에 의존하여 함께 이해하고 일한다는 것을 나타냈다.
HRI 연구의 다른 끝에서 인간과 로봇 간의 “관계”에 대한인지 적 모델링은 심리학자와 로봇 연구자에게 이익이되며, 사용자 연구는 종종 양측 모두에게 흥미가 있습니다. 이 연구는 인간 사회의 일부를 위해 노력합니다. 효과적인 인간 – 휴머노이드 로봇 상호 작용을 위해, 많은 의사 소통 기술 및 관련 기능이 그러한 인공 에이전트 / 시스템의 설계에 구현되어야합니다.
상호 작용의 단순화
인간화
외모가 중요 할뿐만 아니라 제스처도 중요한 역할을합니다. 인간형이 로봇의 모습 일수록 남자가 회사를 받아들이는 것이 더 쉬울 것입니다.
로봇을 사람이 쉽게 받아 들일 수 있도록하고 자연스럽고 안전한 상호 작용을 보장하기 위해 로봇의 모습부터 시작하여 우연한 일은 없습니다. 따라서 로봇의 Robopec이 “피부”로 선택한 유연한 소재는 로봇을 표현하는 데 도움이됩니다. “Reeti는 감정의 패널을 통해 인간과 로봇 간의 상호 작용을 추가 할 수있게 해줍니다. Reeti의 피부는 유연하고 변형 가능하므로 특정 감정을 모방합니다. “라고 Robopec의 설립자 인 Christophe Rousset은 설명합니다. 표정이 풍부한 얼굴 외에도 부드럽고 지적인 소재로 더욱 민감한 터치가 가능합니다.
또한, 로봇에 대한 사람의 감각 운동 기술을 재현하는 것은 로봇 공학에있어 필수적인 과제입니다. 이러한 격차는 인공 지능과 합리적인 인텔리전스 사이에서 발생합니다 : Moravec의 역설.
자치
CNRS와 공동으로 AIST (산업 기술 종합 연구소)는 인간과 로봇 간의 의사 소통을 개발하기 위해 10 년 동안 노력해 왔습니다. 인간을 이해하고 순종하는 완전히 자율적 인 로봇을 만들려고합니다. 이를 가능하게하기 위해, 과학자들은 삼각 관념에 초점을 맞춘 접근법을 선택합니다. 3 가지 감각 (시력, 청각, 촉각)을 지닌 소형 오픈 소스 로봇 인 iCub를 통해 이탈리아 공과 대학 (Italian Institute of Technology)의 연구자들은 촉감을 개선하기 위해 노력합니다. iCub은 환경과 인간과 상호 작용할 수있는 휴머노이드 로봇입니다. 감각 센서로 덮여있어 다양한 물체를 인식 할 수 있으며 물체를 부서지지 않고 파악하고 이름을 유지할 수 있습니다.
Akka Technologies의 기술자들은 Link and Go 로봇 자동차에 인공 지능 층을 통합했습니다. “자동차는 승객을 인식 할 수 있으며 시간과 상황에 따라 경로를 제안합니다. 로봇은 명제의 힘이됩니다. 정보의 수준에 관계없이 그 사람은 언제나 손을, 특히 서비스에 헌신적 인 협업 로봇으로 항상 되돌릴 수 있어야합니다. 우리의 삶을 통제 할 수있는 로봇의 허구와는 거리가 먼 Rodolphe Hasselvander (CRIIF) 통합 로봇 센터 (Center for Integrated Robotics for Ile-de-France (CRIIF))는 우리를 현실로 되돌려줍니다. “우리는 자율 로봇을 가지고 있지 않습니다. 아이디어는 로봇을 원격으로 제어하는 것입니다.
기술적 과제
– 스마트 소재 : 촉감을 향상시킵니다.
– 감각 센서 : 환경을 더 잘 감지합니다.
– 계산력 : 궤적을 실시간으로 정의합니다.
– 인공 지능 : 환경을 인식하고 새로운 작업을 수행하는 법을 배웁니다.
– 역학 : 로봇의 움직임이 사람에게 자연스럽게 보일 정도로. 삼
일반 HRI 연구
HRI 연구는 HRI의 본질에 이르기까지 광범위한 분야에 걸쳐 있습니다.
인간을 지각하는 방법
대부분의 방법은 환경의 시각을 통해 3D 모델을 구축하려고합니다. 고유 수용 센서는 로봇이 자체 상태에 대한 정보를 가질 수있게합니다. 이 정보는 참조와 관련이 있습니다.
환경에서 사람을 인식하는 방법은 센서 정보를 기반으로합니다. Microsoft가 주도하는 구성 요소 및 소프트웨어 검색에 대한 연구는 인간의 운동을 추출하는 데 유용한 결과를 제공합니다. 구식 기술의 예는 빛 정보를 사용하는 것입니다. 예를 들어 밝은 피부의 사람들에게는 손이 착용 된 옷보다 가볍습니다. 어쨌든 선험적으로 모델링 된 인간은 센서 데이터에 적합 할 수 있습니다. 로봇은 로봇의 자율성 수준에 따라 인간 위치가 지정된 주변 환경의 3D 매핑을 구축하거나 포함합니다 (로봇의 자율성 수준에 따라 다름).
음성 인식 시스템은 인간의 욕구 나 명령을 해석하는 데 사용됩니다. 고유 수용 (proprioception), 센서 및 연설에 의해 추론 된 정보를 결합하여 인간의 위치와 상태 (서있는).
모션 계획 방법
역동적 인 환경에서의 모션 계획은 3 ~ 10 자유도 로봇에 대해서만 달성되는 도전 과제입니다. 휴머노이드 로봇 또는 최대 40 자유도를 가질 수있는 무장 로봇 2 대까지도 오늘날의 기술로는 역동적 인 환경에 적합하지 않습니다. 그러나 저 차원 로봇은 잠재적 인 필드 방법을 사용하여 인간과의 충돌을 피하는 궤적을 계산할 수 있습니다.
인지 모델과 마음 이론
인간은 부정적인 사회적이고 감정적 인 반응을 보일뿐만 아니라 인간과 아주 비슷하지만 불완전하게 움직이는 일부 로봇에 대한 신뢰가 감소합니다. 이 현상은 “Uncanny Valley”라고 불려왔다. 그러나 텔레프레즌스 로봇에 대한 최근의 연구에 따르면 인체의 자세와 표현적인 동작을 모방하면 로봇을 좋아하고 멀리 떨어진 곳에 배치 할 수있게되었습니다. 또한 인간 조작원의 존재는 모니터를 통한 일반적인 비디오 통신보다 안드로이드 또는 휴머노이드 텔레프레즌스 로봇으로 테스트했을 때 더욱 강하게 느껴졌다.
로봇에 대한 사용자의 인식과 감정에 대한 연구가 점차 늘어나고 있지만 우리는 아직 완전히 이해하지 못했습니다. 추가적인 실험 만이보다 정확한 모델을 결정할 것입니다.
과거의 연구를 기반으로 우리는 현재 로봇에 대한 사용자의 정서와 행동에 대한 몇 가지 징후를 가지고 있습니다.
초기 상호 작용을하는 동안 사람들은 로봇과의 상호 작용을 생각할 때 불확실하고, 사회적 존재감이 적으며, 긍정적 인 느낌이 적습니다. 이 발견은 인간 대 인간 상호 작용 스크립트라고 불립니다.
로봇이 사전 행동을 수행하고 “안전 거리”(사용자 공간을 관통함으로써)를 존중하지 않으면 사용자는 때때로 두려움을 나타냅니다. 이 두려움에 대한 반응은 사람에 따라 다릅니다.
로봇이 특별한 사용법이 없을 때 부정적인 감정이 표현되는 경우가 종종 있습니다. 로봇은 쓸데없는 것으로 인식되고 그 존재는 성가 시게됩니다.
사람들은 또한 소프트웨어로 구현되지 않은 특성 특성을 로봇에 부여하는 것으로 나타났습니다.
인간 – 로봇 코디네이션 방법
인간 – 로봇 상호 작용 분야에서의 많은 연구는 인간과 로봇이 어떻게 더 잘 협력 할 수 있는지를 조사했습니다. 인간이 공동 작업을 할 때 가장 중요한 사회적 단서는 활동에 대한 인식입니다.이를 위해 연구원은 시력 추적을 사용하여 인간 파트너의 행동을 모니터링하고 인간의 의도를 추론하며 사전 행동을 취하는 등 다양한 방법으로 예상 로봇 제어를 조사했습니다. 로봇의 부분에. 연구 결과에 따르면 예상 컨트롤은 사용자가 반응 컨트롤 만 사용하는 것보다 빠르게 작업을 수행하는 데 도움이되었습니다.
로봇에 사회적 단서를 프로그램하는 일반적인 접근법은 먼저 인간과 인간의 행동을 연구하고 학습을 전달하는 것입니다. 예를 들어, 인간 – 로봇 협업의 조정 메커니즘은 신경 과학의 연구에 기반을두고 있습니다. 신경 과학은 인간이 아닌 인간 구성에서 공동 행동을 가능하게하는 방법을 연구하여 고립 상태가 아닌 사회적 맥락에서 인식과 행동을 연구합니다. 이 연구는 그룹의 작업을 수행하는 데있어서 작업의 공유 된 표현을 유지하는 것이 중요하다는 것을 밝혀 냈습니다. 예를 들어, 저자는 가속 및 제동의 책임을 분리하여 함께 운전하는 작업을 조사했습니다. 즉, 한 사람이 가속을 담당하고 다른 하나는 제동을 담당합니다. 그 연구는 서로의 행동의시기에 대한 피드백을 받았을 때만 쌍이 개인으로서 동일한 수준의 성과에 도달했다는 것을 밝혀냈다. 마찬가지로 연구자들은 인간 – 로봇 핸드 오버에서 적응 제어를 가능하게하기 위해 식사 플레이트를 통과하는 것과 같은 가정 시나리오를 사용하여 인간 – 인간 핸드 오버의 측면을 연구했습니다. 가장 최근에 연구자들은 공동 작업을 개선하기 위해 함께 배치 된 작업자들에게 자동으로 조립 작업을 분배하는 시스템을 연구했습니다.
응용 지향 HRI 연구
연구원은 일반적인 HRI 연구 외에도 현재 인간 – 로봇 상호 작용 시스템의 응용 분야를 연구하고 있습니다. 응용 지향적 인 연구는 현재의 로봇 기술이 오늘날 사회에 존재하는 문제에 대처하도록 돕는 데 사용됩니다. 인간 – 로봇 상호 작용은 여전히 관심의 대상이 아니지만 많은 분야에서 활발한 개발과 연구가 이루어지고 있습니다.
HRI / OS 연구
인간 – 로봇 상호 작용 운영 시스템 (HRI / OS) “은 인간 – 로봇 팀을 구축하기위한 체계적인 소프트웨어 프레임 워크를 제공하고, 다양한 사용자 인터페이스를 지원하며, 인간과 로봇이 작업 중심의 대화에 참여하고 로봇의 통합을 용이하게합니다 확장 가능한 API를 통해. ”
수색 및 구출
첫 번째 응답자는 검색 및 구조 (SAR) 설정에서 큰 위험에 직면합니다. SAR 설정은 일반적으로 사람이 여행하기에 안전하지 않은 환경을 포함합니다. 또한 기술은 인간의 지각의 정확성을 크게 향상시키고 향상시킬 수있는 관찰 도구를 제공합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 로봇을 사용할 수 있습니다. 이 분야의 연구에는 로봇 감지, 이동성, 내비게이션, 계획, 통합 및 원격 조작 제어에 대한 노력이 포함됩니다.
SAR 로봇은 이미 세계 무역 센터의 축소와 같은 환경에 배치되었습니다.
기타 응용 분야는 다음과 같습니다.
환대
교육
현장 로봇
가정 및 동반자 로봇
환대
재활 및 노인 간호
로봇 보조 요법 (RAT)