Введение

Изучение взаимодействия человека и робота (HRI) – это исследование взаимодействия между людьми и роботами. HRI – это междисциплинарная область, включающая в себя взаимодействие человека и компьютера, искусственный интеллект, робототехнику, обработку естественного языка, дизайн, психологию и философию. Подраздел, известный как физическое взаимодействие человека и робота (pHRI), в основном сосредоточен на разработке устройств, обеспечивающих безопасное взаимодействие людей с роботизированными системами. Эти принципы дают общее представление о целях, которые инженеры и исследователи ставят в области безопасности HRI, хотя этика роботов и машинная этика являются более сложными областями, чем эти три принципа. Однако, как правило, HRI ставит во главу угла безопасность людей, взаимодействующих с потенциально опасным роботизированным оборудованием. Решения этой проблемы варьируются от философского подхода, рассматривающего роботов как этических агентов (личности, обладающие моральной ответственностью), до практического подхода, заключающегося в создании зон безопасности. Эти зоны безопасности используют такие технологии, как лидар, для обнаружения присутствия человека или физические барьеры для защиты людей, предотвращая любой контакт между машиной и оператором. Хотя изначально роботы в области HRI требовали некоторого вмешательства человека для функционирования, исследования расширили эту область до такой степени, что полностью автономные системы сейчас гораздо более распространены, чем в начале 2000-х годов. Автономные системы включают в себя системы одновременной локализации и построения карт (SLAM), обеспечивающие интеллектуальное перемещение робота, а также системы обработки и генерации естественного языка, позволяющие осуществлять естественное, человекоподобное взаимодействие, соответствующее четко определенным психологическим критериям. Антропоморфные роботы (машины, имитирующие структуру человеческого тела) лучше описываются в области биомиметики, но пересекаются с HRI во многих исследовательских приложениях. Примеры роботов, демонстрирующих эту тенденцию, включают робота PR2 от Willow Garage, NASA Robonaut и Honda ASIMO. Однако роботы в области HRI не ограничиваются человекоподобными роботами: Paro и Kismet – это роботы, разработанные для вызова эмоционального отклика у людей и, следовательно, попадающие в категорию HRI. Цели HRI варьируются от промышленного производства с использованием коботов до медицинских технологий, включая реабилитацию, вмешательства при аутизме и устройства для ухода за пожилыми людьми, развлечений, расширения возможностей человека и повышения удобства. Будущие исследования охватывают широкий спектр областей, большая часть которых сосредоточена на вспомогательной робототехнике, робототехнической поддержке поисково-спасательных операций и исследовании космоса.

Цель дружеских взаимодействий человека и робота

Роботы – это искусственные агенты, обладающие способностями восприятия и действия в физическом мире, который исследователи часто называют рабочим пространством. Их применение стало широко распространено на фабриках, но в настоящее время они все чаще встречаются в наиболее технологически развитых обществах в таких критически важных областях, как поисково-спасательные операции, военные действия, обнаружение мин и взрывных устройств, научные исследования, правоохранительная деятельность, индустрия развлечений и здравоохранение. Эти новые области применения подразумевают более тесное взаимодействие с пользователем. Понятие «тесное взаимодействие» следует понимать в полном объеме: роботы и люди не только разделяют рабочее пространство, но и преследуют общие цели при выполнении задач. Такое тесное взаимодействие требует новых теоретических моделей, с одной стороны, для робототехников, работающих над повышением полезности и безопасности роботов, а с другой – для оценки рисков и преимуществ этого нового «помощника» для современного общества. Подраздел физического взаимодействия человека и робота (pHRI) в значительной степени сосредоточен на разработке устройств, обеспечивающих безопасное взаимодействие людей с роботизированными системами, но все чаще разрабатывает алгоритмические подходы для поддержки плавного и выразительного взаимодействия между людьми и роботами. С развитием искусственного интеллекта исследования направлены как на обеспечение максимально безопасного физического взаимодействия, так и на социально корректное взаимодействие, зависящее от культурных критериев. Цель состоит в создании интуитивно понятной и простой коммуникации с роботом посредством речи, жестов и мимики. Керстин Даутенхан называет дружественное взаимодействие человека и робота «роботикет», определяя его как «социальные правила поведения робота (роботикет), комфортные и приемлемые для людей». Робот должен адаптироваться к нашему способу выражения желаний и команд, а не наоборот. Однако повседневная среда, такая как дом, имеет гораздо более сложные социальные правила, чем те, которые приняты на фабриках или даже в военной сфере. Следовательно, роботу необходимы способности восприятия и понимания для построения динамических моделей окружающей среды. Ему нужно классифицировать объекты, распознавать и определять местоположение людей, а также распознавать их эмоции. Потребность в динамических возможностях стимулирует развитие всех областей робототехники. Более того, понимая и воспринимая социальные сигналы, роботы могут создавать совместные сценарии с людьми. Например, с быстрым распространением персональных производственных машин, таких как настольные 3D-принтеры, лазерные резаки и т.п., в наших домах могут возникать ситуации, когда роботы смогут совместно управлять, координировать и выполнять задачи. Промышленные роботы уже интегрированы в промышленные сборочные линии и работают совместно с людьми. Социальное воздействие таких роботов было изучено, и результаты показали, что работники по-прежнему воспринимают роботов как социальных агентов и полагаются на социальные сигналы для понимания и совместной работы. С другой стороны, когнитивное моделирование «отношений» между человеком и роботом полезно как для психологов, так и для исследователей робототехники, а пользовательские исследования часто представляют интерес для обеих сторон. Данное исследование затрагивает различные аспекты человеческого общества. Для эффективного взаимодействия человека с человекоподобным роботом в конструкции таких искусственных агентов/систем необходимо реализовать многочисленные коммуникативные навыки и связанные с ними функции.

Общие исследования в области ИЧЧ

Исследования в области взаимодействия человека и робота охватывают широкий спектр областей, некоторые из которых касаются общих аспектов взаимодействия человека и робота.

Методы восприятия людей

Методы восприятия людей в окружающей среде основаны на информации от сенсоров. Исследования компонентов и программного обеспечения, проводимые компанией Microsoft, дают полезные результаты для извлечения кинематики человека (см. Kinect). Примером более ранней техники является использование цветовой информации, например, тот факт, что у людей со светлой кожей руки обычно светлее одежды. В любом случае, априорно смоделированный человек может быть сопоставлен с данными сенсора. Робот строит или имеет (в зависимости от уровня его автономии) трехмерную карту окружения, на которой определяются местоположения людей. Большинство методов направлены на создание трехмерной модели с помощью визуального восприятия окружающей среды. Сенсоры проприоцепции позволяют роботу получать информацию о собственном состоянии, которая привязана к определенной системе отсчета. Теории проксемики могут быть использованы для восприятия и планирования с учетом личного пространства человека. Система распознавания речи используется для интерпретации желаний или команд человека. Комбинируя информацию, полученную от проприоцепции, сенсоров и речи, можно определить положение и состояние человека (стоит, сидит). В этой связи, обработка естественного языка занимается взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками, в частности, тем, как программировать компьютеры для обработки и анализа больших объемов данных естественного языка. Например, архитектуры нейронных сетей и алгоритмы обучения могут применяться для решения различных задач обработки естественного языка, включая частеречную разметку, синтаксический анализ, распознавание именованных сущностей и семантическую ролевую разметку.

Методы планирования движения

Планирование движения в динамической среде – сложная задача, которую на данный момент удается решать только для роботов с 3–10 степенями свободы. Гуманоидные роботы или даже двухрукие роботы, которые могут иметь до 40 степеней свободы, не пригодны для работы в динамических средах с использованием современных технологий. Однако роботы с меньшей размерностью могут использовать метод потенциальных полей для вычисления траекторий, избегающих столкновений с людьми.

Методы координации человека и робота

Большой объем исследований в области взаимодействия человека и робота был посвящен изучению того, как люди и роботы могут эффективнее сотрудничать. Основным социальным сигналом для людей во время совместной деятельности является общее понимание задачи, поэтому исследователи изучали предвосхищающее управление роботом, используя различные методы, включая: мониторинг поведения человеческих партнеров с помощью отслеживания взгляда, определение намерений человека при выполнении задачи и проактивные действия со стороны робота. Исследования показали, что предвосхищающее управление помогало пользователям выполнять задачи быстрее, чем при использовании только реактивного управления. Распространенный подход к программированию социальных сигналов в роботах заключается в первоначальном изучении поведения людей друг с другом, а затем в переносе полученных знаний. Например, механизмы координации в сотрудничестве человека и робота основаны на работах в области нейронауки, которые изучали, как обеспечить совместные действия в конфигурации «человек-человек», исследуя восприятие и действия в социальном контексте, а не изолированно. Эти исследования показали, что поддержание общего представления о задаче имеет решающее значение для успешного выполнения задач в группах. Например, авторы исследовали задачу совместного вождения, разделив ответственность за ускорение и торможение, то есть один человек отвечает за ускорение, а другой – за торможение; исследование показало, что пары достигали того же уровня производительности, что и отдельные люди, только когда получали обратную связь о времени действий друг друга. Аналогичным образом, исследователи изучали процесс передачи управления от человека к человеку в бытовых сценариях, таких как передача столовых тарелок, чтобы обеспечить адаптивное управление аналогичными процессами при передаче управления от человека к роботу. Другое исследование в области человеческих факторов и эргономики, посвященное передаче управления между людьми на складах и в супермаркетах, показало, что передающие и принимающие стороны по-разному воспринимают задачи передачи, что имеет важные последствия для разработки систем совместной работы человека и робота, ориентированных на пользователя. В последнее время исследователи изучали систему, которая автоматически распределяет задачи по сборке между совместно работающими сотрудниками для улучшения координации.

Роботы, используемые для исследований в области ГИИ

Некоторые исследования были связаны с разработкой нового робота, а другие использовали существующие роботы для проведения исследований. К числу часто используемых роботов относятся Nao – гуманоидный и программируемый робот, Pepper – ещё один социальный гуманоидный робот и Misty – программируемый робот-компаньон.

Области применения

Области применения взаимодействия человека и робота охватывают робототехнические технологии, используемые людьми в промышленности, медицине, а также для компаньонства и в других целях.

Промышленные роботы

Промышленные роботы внедряются для совместной работы с людьми при выполнении задач промышленного производства. Если люди обладают гибкостью и интеллектом, позволяющими рассматривать различные подходы к решению проблемы, выбирать оптимальный вариант и давать роботам команды для выполнения поставленных задач, то роботы способны выполнять повторяющуюся и опасную работу с большей точностью и стабильностью. Совместная работа промышленных роботов и людей демонстрирует, что роботы способны повышать эффективность производства и сборки.

Реабилитация

Реабилитационный робот – пример роботизированной системы, применяемой в здравоохранении. Этот тип робота помогает людям, перенесшим инсульт, или лицам с неврологическими нарушениями, восстановить движения рук и пальцев. В последние несколько десятилетий идея взаимодействия человека и робота является одним из ключевых факторов, учитываемых при разработке реабилитационных роботов. Оказывая помощь в повседневной физической активности, роботы позволяют пожилым людям сохранять самостоятельность и уверенность в том, что они могут заботиться о себе и оставаться в своих домах. Другое долгосрочное исследование в доме престарелых показало, что сотрудники сферы ухода готовы использовать роботов в своей работе с жителями. Однако было также установлено, что, несмотря на готовность роботов к использованию, им необходимы помощники-люди. Они не могут заменить человеческий труд, но могут его дополнить и открыть новые возможности.

Мероприятия по аутизму

За последнее десятилетие взаимодействие человека и робота продемонстрировало многообещающие результаты в области вмешательств при аутизме. Дети с расстройствами аутистического спектра (РАС) чаще устанавливают контакт с роботами, чем с людьми, и использование социальных роботов рассматривается как эффективный подход для помощи этим детям с РАС. Выполняя роль репетитора, робот может предоставлять инструкции, информацию и индивидуальное внимание ученику. Выполняя роль партнера по обучению, робот может способствовать обучению через объяснение материала другим.

Реабилитация

Роботы могут быть сконфигурированы как коллаборативные роботы и использоваться для реабилитации пользователей с двигательными нарушениями. Используя различные интерактивные технологии, такие как автоматическое распознавание речи, отслеживание взгляда и другие, пользователи с двигательными нарушениями могут управлять роботизированными системами и применять их для реабилитационных мероприятий, например, для управления электроколясками, манипулирования предметами и т.д.

Автоматическое управление

Конкретным примером взаимодействия человека и робота является взаимодействие человека с транспортным средством при автоматизированном вождении. Целью сотрудничества человека и автомобиля является обеспечение безопасности, надёжности и комфорта в системах автоматизированного вождения. Постоянное совершенствование этой системы и прогресс в разработке высоко- и полностью автоматизированных транспортных средств направлены на то, чтобы сделать процесс вождения более безопасным и эффективным, позволяя людям не вмешиваться в управление, когда возникают непредвиденные ситуации, например, появление пешехода на дороге в неположенном месте. Система объединяет возможности автономного управления и информацию, такую как карты покрытия местности, данные GPS и видео высокого качества, для поддержки людей в эффективном выполнении поисково-спасательных работ в ограниченное время. Эта задача выявила необходимость разработки планетарных роверов, способных помогать астронавтам и поддерживать их деятельность во время миссий.

ACE Международная конференция по будущим применениям ИИ, датчиков и робототехники в обществе

Международная конференция, посвященная будущим применениям искусственного интеллекта, сенсоров и робототехники в обществе, рассматривает передовые исследования, освещая будущие вызовы и скрытый потенциал этих технологий. Отобранные для публикации материалы конференции будут ежегодно выходить в специальном выпуске журнала "Жизнь будущих роботов".

Международный симпозиум IEEE по интерактивной коммуникации между роботами и людьми

Международный симпозиум IEEE по робототехнике и интерактивному взаимодействию человека и робота (RO-MAN) был основан в 1992 году профессорами Тосио Фукуда, Хисато Кобаяси, Хироси Харашима и Фумио Хара. Первые участники симпозиума были преимущественно из Японии, и первые семь мероприятий проводились в Японии. С 1999 года симпозиумы проводятся также в Европе и Соединенных Штатах, а участие в них стало международным.

Международная конференция ACM/IEEE по взаимодействию человека и робота

Эта конференция входит в число лучших в области HRI и характеризуется очень строгим процессом рецензирования. Средний процент принятия составляет 26%, а средняя посещаемость – 187 человек. Около 65% представленных работ поступает из США, а высокое качество представленных материалов подтверждается в среднем 10 цитированиями, которые получили статьи HRI к настоящему моменту.

HRI 2006 в Солт-Лейк-Сити, штат Юта, США, Процент принятия: 0,29
HRI 2007 в Вашингтоне, округ Колумбия, США, Процент принятия: 0,23
HRI 2008 в Амстердаме, Нидерланды, Процент принятия: 0,36 (0,18 для устных докладов)
HRI 2009 в Сан-Диего, штат Калифорния, США, Процент принятия: 0,19
HRI 2010 в Осаке, Япония, Процент принятия: 0,21
HRI 2011 в Лозанне, Швейцария, Процент принятия: 0,22 для полных статей
HRI 2012 в Бостоне, штат Массачусетс, США, Процент принятия: 0,25 для полных статей
HRI 2013 в Токио, Япония, Процент принятия: 0,24 для полных статей
HRI 2014 в Билефельде, Германия, Процент принятия: 0,24 для полных статей
HRI 2015 в Портленде, штат Орегон, США, Процент принятия: 0,25 для полных статей
HRI 2016 в Крайстчерче, Новая Зеландия, Процент принятия: 0,25 для полных статей
HRI 2017 в Вене, Австрия, Процент принятия: 0,24 для полных статей
HRI 2018 в Чикаго, США, Процент принятия: 0,24 для полных статей
HRI 2021 в Боулдере, США, Процент принятия: 0,23 для полных статей

Курсы

Многие университеты предлагают курсы по взаимодействию человека и робота.