Abstract-This paper studerar effekten av gränssnitt, vilket gör det möjligt för icke-expert användare att effektivt och intuitivt lära en robot att känna igen nya visuella objekt. Vi presenterar utmaningar som måste hanteras för verklig driftsättning av robotar som kan lära sig nya visuella objekt i interaktion med vanliga användare. Vi hävdar att förutom robust maskininlärning och datorseende metoder, väl utformade gränssnitt är avgörande för lärande effektivitet. Vi hävdar särskilt att gränssnitt kan vara avgörande för att hjälpa icke-expertanvändare att samla in goda exempel på lärande och därmed förbättra det övergripande inlärningssystemets prestanda. Därefter presenterar vi fyra alternativa människa-robot gränssnitt: Tre bygger på användningen av en medierande artefakt (smartphone, whimote, whimote och laser), och en är baserad på naturliga mänskliga gester (med en Wizard-of-Oz igenkänningssystem). Dessa gränssnitt varierar i huvudsak i den typ av feedback som ges till användaren, vilket gör det möjligt för honom att mer eller mindre lätt förstå vad roboten uppfattar och därmed vägleda sitt sätt att ge utbildningsexempel på olika sätt. Vi utvärderar sedan effekten av dessa gränssnitt, när det gäller inlärningseffektivitet, användbarhet och användarupplevelse, genom en verklig och storskalig användarstudie. I detta experiment bad vi deltagarna att lära ut en robot 12 olika nya visuella objekt i samband med ett robotspel. Detta spel händer i en hem-liknande miljö och var utformad för att motivera och engagera användare i en interaktion där användning av systemet var meningsfullt. Därefter diskuterar vi resultat som uppvisar betydande skillnader mellan gränssnitten. I synnerhet visar vi att gränssnitt som smartphone-gränssnittet gör det möjligt för icke-expertanvändare att intuitivt ge mycket bättre träningsexempel till roboten, vilket är nästan lika bra som expertanvändare som är utbildade för denna uppgift och är medvetna om de olika visuella perception och maskininlärning frågor. Vi visar också att artefaktmedierad undervisning är betydligt effektivare för robotinlärning, och lika bra när det gäller användbarhet och användarupplevelse, än undervisning tack vare en gestbaserad mänsklig-liknande interaktion. Index Terms-Human-robot interaktion (HRI), objekt visuell igenkänning, personlig robotik, robotinlärning, användargränssnitt, användarstudie. Manuskriptet mottogs den 20 april 2012; reviderade den 11 augusti 2012; accepterade den 8 november 2012 Bild. 1................................................................ Genom att använda en enhet som ett medlarobjekt mellan människan och roboten för att styra rörelserna hos en personlig robot kan icke-expertanvändare lära den hur man känner igen nya visuellt jordade föremål.
Rouanet m.fl. REF rapporterar att undervisning i visuella objekt med hjälp av medlarenheter, såsom laserpekare, är effektivare för robotinlärning samtidigt som de är lika bra i fråga om användbarhet jämfört med mänskliga gester.
The Impact of Human–Robot Interfaces on the Learning of Visual Objects
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}