Robotsvärmar är distribuerade system vars medlemmar interagerar via lokala kontrolllagar för att uppnå en mängd olika beteenden, såsom flockning. I många praktiska tillämpningar, mänskliga operatörer kan behöva ändra det nuvarande beteendet hos en svärm från målet att svärmen var på väg mot ett nytt mål på grund av dynamiska förändringar i uppdragsmål. Det finns två relaterade men tydliga förmågor som behövs för att övervaka en robotsvärm. Den första är förståelsen av svärmens tillstånd och den andra är förutsägelsen om effekterna av mänskliga ingångar på svärmens beteende. Båda är mycket utmanande. Tidigare arbete i litteraturen har visat att införandet av den mänskliga inputen så snart som möjligt för att avleda svärmen från sitt ursprungliga mål mot det nya målet inte alltid resulterar i optimal prestanda (mätt enligt vissa kriterier såsom den totala tid som krävs av svärmen för att nå det andra målet). Detta fenomen har kallats Neglect Benevolence, som förmedlar tanken att det i många fall är att föredra att försumma svärmen under en tid innan man sätter in mänsklig input. I den här artikeln studerar vi hur människor kan utveckla en förståelse av svärmdynamiken så att de kan förutsäga effekterna av timingen av deras input på svärmens tillstånd och prestanda. Vi utvecklade svärmen konfiguration form förändras Neglect Benevolence Task som en Human Swarm Interaction (HSI) referensuppgift som möjliggör jämförelse mellan mänsklig och optimal inmatning timing prestanda för kontroll av svärmar. Våra resultat visar att människor kan lära sig att uppskatta optimal timing och att displayer som gör konsensusvariabler perceptuellt tillgängliga kan förbättra prestandan.
En uppföljningsstudie i REF visade att mänskliga operatörer också kunde lära sig att känna igen och anpassa sig till bristande välvilja.
Bounds of Neglect Benevolence in Input Timing for Human Interaction with Robotic Swarms
{'venue': "HRI '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}