Inferring Belief States in Partially-Observable Human-Robot Teams
作者: Jack Kolb, Karen M. Feigh
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2024-03-18 (更新: 2025-02-12)
备注: Published at IROS 2024, project page located at https://github.com/gt-cec/tmm-hri
DOI: 10.1109/IROS58592.2024.10801316
💡 一句话要点
提出实时估计人类认知状态的方法以改善人机团队协作
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人机协作 情境意识 逻辑谓词 大型语言模型 团队模型
📋 核心要点
- 现有方法在低可见性条件下对人类情境意识的估计能力不足，影响人机团队的协作效率。
- 本文提出通过逻辑谓词和大型语言模型来实时估计人类的情境意识，旨在改善人机协作中的信息共享。
- 实验结果显示，两种模型在低可见性条件下表现出一定的稳定性，但整体性能仍有提升的机会。
📝 摘要（中文）
本研究探讨了如何利用机器人队友的有限可见性观察实时估计人类的情境意识。在人机协作中，个体通过内部心理模型来导航环境，该模型影响情境意识、上下文推理和任务规划。尽管团队模型在团队协作中至关重要，但在以人机协作为目标的研究中应用较少。本文比较了逻辑谓词和大型语言模型在不同可见性条件下估计用户情境意识的性能，结果表明这两种方法在低可见性条件下表现出一定的韧性，但仍有提升空间。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决在低可见性条件下，如何有效估计人类的情境意识，以提高人机团队的协作效率。现有方法在此方面的表现不够理想，限制了人机协作的流畅性。
核心思路：论文提出利用逻辑谓词和大型语言模型来实时估计人类的情境意识，借助机器人队友的观察数据，构建更为准确的团队模型，以减少对显式沟通的依赖。
技术框架：整体架构包括数据采集、模型训练和情境意识估计三个主要模块。首先，通过机器人获取环境数据；其次，利用逻辑谓词和大型语言模型进行训练；最后，实时估计人类的情境意识。
关键创新：最重要的技术创新在于将逻辑谓词与大型语言模型结合应用于人机团队的情境意识估计，显著提升了模型在低可见性条件下的适应性和准确性。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化情境意识的估计精度，并对网络结构进行了调整，以适应不同的可见性条件和数据特征。具体参数设置和训练策略在实验部分进行了详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，逻辑谓词和大型语言模型在低可见性条件下的情境意识估计性能具有一定的韧性，尽管整体性能仍有提升空间。具体数据未提供，但实验显示两种方法在不同条件下均表现出稳定性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括人机协作机器人、智能家居系统和自动驾驶汽车等。通过提高人类情境意识的估计能力，可以显著提升这些系统的协作效率和安全性，未来可能在多个行业中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
We investigate the real-time estimation of human situation awareness using observations from a robot teammate with limited visibility. In human factors and human-autonomy teaming, it is recognized that individuals navigate their environments using an internal mental simulation, or mental model. The mental model informs cognitive processes including situation awareness, contextual reasoning, and task planning. In teaming domains, the mental model includes a team model of each teammate's beliefs and capabilities, enabling fluent teamwork without the need for explicit communication. However, little work has applied team models to human-robot teaming. In this work we compare the performance of two models, logical predicates and large language models, at estimating user situation awareness over varying visibility conditions. Our results indicate that the methods are largely resilient to low-visibility conditions in our domain, however opportunities exist to improve their overall performance.