인간과 로봇의 콜라보레이션

Human–robot collaboration

휴먼-로봇 콜라보레이션은 인간과 로봇 에이전트가 협력하여 공동의 목표를 달성하는 협업 프로세스에 대한 연구입니다.로봇을 위한 많은 새로운 응용 프로그램들은 로봇들이 인간 로봇 팀의 유능한 멤버로서 사람들과 함께 일할 것을 요구한다.여기에는 가정, 병원, 사무실, 우주 탐사 및 제조를 위한 로봇들이 포함된다.HRC(Human-Robot Collaboration)는 고전 로보틱스, 인간과 컴퓨터의 상호작용, 인공지능, 프로세스 설계, 레이아웃 계획, 인체공학, 인지과학 및 [1]심리학으로 구성된 학문 간 연구 영역입니다.[2]

인간-로봇 협업의 산업적 응용 분야에는 공동 작업 공간에서 인간과 물리적으로 상호 작용하여 협업 조작이나 객체 [3]인계 등의 작업을 완료하는 협업 로봇(cobot)이 포함됩니다.

콜라보레이션 액티비티

인간과 로봇의 공동 톱질.이러한 작업에서 로봇은 복잡한 물리적 상호작용을 제어하고 동시에 [4]인간 파트너에 적응해야 합니다.

콜라보레이션은 특별한 유형의 조정된 액티비티로 정의됩니다.이 액티비티에서는 2개 이상의 에이전트가 서로 협력하여 작업을 수행하거나 공동의 [5]목표를 달성하기 위해 필요한 액티비티를 수행합니다.이 프로세스에는 일반적으로 공유 계획, 공유 규범 및 상호 유익한 [6]상호작용이 포함됩니다.콜라보레이션과 콜라보레이션은 종종 상호 교환적으로 이용되지만, 콜라보레이션은 양 당사자의 성공이 [7]좌우되는 공동의 목표와 공동 행동을 수반하기 때문에 콜라보레이션과는 다르다.

효과적인 인간-로봇 협업을 위해서는 로봇이 인간-인간 [8]상호작용과 관련된 메커니즘과 유사한 여러 통신 메커니즘을 이해하고 해석할 수 있어야 한다.로봇은 또한 일련의 공통된 믿음을 설정 및 유지하고 공유 [5][9]계획을 실행하기 위한 행동을 조정하기 위해 자체 의도 및 목표를 전달해야 합니다.또한 모든 팀원은 자신의 역할을 수행하고 다른 팀원이 자신의 역할을 수행하며 전체 작업의 성공을 위해 [9][10]헌신합니다.

인간과 로봇의 협업을 촉진하는 이론

인간이 성공적으로 [11]협력할 수 있는 특성을 파악하기 위해 인간-인간 협력 활동을 심층적으로 연구한다.이러한 활동 모델은 보통 사람들이 팀 내에서 어떻게 협력하는지, 그들이 어떻게 의도를 형성하고 공동의 목표를 달성하는지 이해하는 것을 목표로 합니다.협업 이론은 효율적이고 유창한 협업 [12]에이전트를 개발하기 위해 인간-로봇 협업 연구에 도움이 됩니다.

신념 욕구 의도 모델

믿음-욕망-의도(BDI) 모델은 원래 마이클 [13]브라트먼에 의해 개발된 인간의 실천적 추론 모델이다.이 접근방식은 인텔리전트 에이전트의 연구에서 인텔리전트 에이전트의 [14]설명과 모델링을 위해 사용됩니다.BDI 모델은 에이전트의 의사결정 프로세스를 심의하기 위해 에이전트의 신념(세계, 세계 상태에 대한 지식), 소망(목표 달성, 바람직한 최종 상태) 및 의도(현재 에이전트의 욕구를 달성하기 위해 실행 중인 조치의 과정)[15]를 실행하는 것이 특징이다.BDI 에이전트는 계획을 심의하고 계획을 선택하고 실행할 수 있습니다.

공동 작업

공유 협력 활동은 공유 및 협력으로 간주되는 활동에 대한 특정 전제 조건(상호 대응성, 공동 활동에 대한 약속 및 상호 [9][16]지원에 대한 약속)을 정의합니다.이러한 개념을 설명하는 예로는 에이전트가 테이블을 문 밖으로 옮기는 협업 활동을 들 수 있습니다.상호 대응은 에이전트의 이동이 동기화되도록 보장합니다.공동 활동에 대한 약속은 각 팀원에게 상대방이 어느 시점에서 자신의 편을 들지 않도록 보장하며, 상호 지원에 대한 약속은 한 팀원이 계획의 일부를 수행할 수 [9]없기 때문에 발생할 수 있는 붕괴에 대처합니다.

공동 의도론

공동 의도 이론은 공동 행동이 나타나기 위해서는 팀원들이 일련의 공통된 믿음을 유지하고 공유 계획을 [17]향한 그들의 행동을 조정하기 위해 소통해야 한다고 제안합니다.공동작업에서는 담당자는 다른 멤버의 약속을 믿을 수 있어야 합니다.따라서 각 담당자는 목표가 달성 가능, 불가능, [9]무관하다는 결론에 도달했을 때 상대방에게 통지해야 합니다.

휴먼 로봇 콜라보레이션에 대한 접근법

인간-로봇 협업 접근법에는 인간 에뮬레이션(HE) 및 인간 보완(HC) 접근법이 포함된다.이러한 접근방식은 차이가 있지만, 협업 [18][19]제어와 같은 잠재적 융합에서 비롯된 통합 접근방식을 개발하기 위한 연구 노력이 있다.

인간 에뮬레이션

인간 에뮬레이션 접근법은 컴퓨터가 인간처럼 행동하거나 인간과 같은 능력을 가질 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.인간-인간 공동작업의 정식 모델을 개발하고 이러한 모델을 인간-컴퓨터 공동작업에 적용하는 데 초점을 맞추고 있습니다.이 접근법에서 인간은 목표를 달성하기 위한 계획을 세우고 실행하고 다른 사람의 계획을 추론하는 이성적인 대리인으로 여겨진다.에이전트는 다른 에이전트의 목표와 계획을 추론해야 하며, 협업 동작은 다른 에이전트의 목표 [18]달성을 지원하는 것으로 구성됩니다.

휴먼 컴포넌트

인간의 보완적 접근법은 컴퓨터를 인간을 보완하고 협업하는 보다 지능적인 파트너로 만들어 인간과 컴퓨터의 상호작용을 개선하고자 합니다.그 전제는 컴퓨터와 인간이 근본적으로 비대칭적인 능력을 가지고 있다는 것이다.따라서 연구자들은 장점을 활용하고 [18]두 파트너의 약점을 극복하는 서로 다른 역할을 할당함으로써 인간 사용자와 컴퓨터 시스템 간에 책임을 나누는 상호 작용 패러다임을 발명한다.

주요 측면

역할의 전문화: 자율성과 개입 수준에 따라 마스터-슬레이브, 슈퍼바이저-서브로드, 파트너-파트너, 교사-학습자 및 완전 자율 로봇 등 여러 인간-로봇 관계가 있습니다.이러한 역할과 더불어 유연한 역할 [20]분배로서 호모토피(리더와 팔로워의 행동을 지속적으로 변화시킬 수 있는 가중치 기능)가 도입되었다.

공유 목표 설정:담당자는 목표에 대한 직접 토론이나 진술 및 행동으로부터의 추론을 통해 [18]달성하려는 공통 목표를 결정해야 합니다.

책임과 조정의 할당:에이전트는 목표를 달성하는 방법, 각 에이전트에 의해 수행되는 작업 및 개별 에이전트의 작업을 조정하고 [18]결과를 통합하는 방법을 결정해야 합니다.

공유 컨텍스트:에이전트는 목표를 향한 진척을 추적할 수 있어야 합니다.그들은 무엇을 달성했는지 그리고 무엇을 해야 하는지를 추적해야 한다.작업 효과를 평가하고 허용 가능한 솔루션이 [18]달성되었는지 여부를 판단해야 합니다.

커뮤니케이션:콜라보레이션에는, 목표를 정의하고, 어떻게 진행할지, 누가 무엇을 할지에 대해 교섭해, 진척과 [18]결과를 평가하기 위한 커뮤니케이션이 필요합니다.

적응과 학습: 시간 경과에 따른 협업은 파트너가 서로 적응하고 [4][18]직간접적으로 파트너로부터 배워야 합니다.

시간과 공간:시공간 분류법은 인간과 로봇이 동시에 컴퓨팅 시스템을 사용하는지(동기) 또는 다른 시간(비동기)과 같은 장소(공동 위치) 또는 다른 장소(비공동 위치)[21][22]에 있는지에 따라 인간과 로봇의 상호작용을 네 가지 범주로 나눈다.

인체공학:인간 요소와 인체 공학은 지속 가능한 인간 로봇 협업을 위한 중요한 측면 중 하나입니다.로봇 제어 시스템은 생체역학 모델 및 센서를 사용하여 근육 [4][23]피로와 같은 다양한 인체공학적 메트릭을 최적화할 수 있습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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외부 링크