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社会的ナビゲーションarXiv:2609.40158

社会的ロボットの廊下ナビゲーションにおける可読性の再考：意図表現と人間の注意散漫の影響

Rethinking Legibility in Social Robot Hallway Navigation: Impact of Intent Representation and Human Distraction

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廊下でのロボットナビゲーションにおいて、意図の表現方法と歩行者の注意状態が与える影響を2つのユーザー研究で調査し、通過側の可読性が有効であることを示した。

詳しい要約

1. どんなもの？

- 社会的ナビゲーションにおけるlegibleなロボット動作生成に焦点を当てた研究。 - 動的な歩行者環境で、人間の注意が分散している状況でも意図を明確に伝え、安全を確保することを目指す。 - 廊下ナビゲーションを対象に、意図表現の選択と人間の注意レベルがナビゲーション性能と印象に与える影響を調査。 - 共有Model Predictive Control (MPC)フレームワーク内で代替のlegibility定式化を実装し、2つの制御されたユーザスタディを実施。

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 従来のlegible motion生成は静的観察者を対象とした成熟したフレームワークが存在。 - 本研究は、動的な歩行者環境で人間の注意が分散する社会的ロボットナビゲーションの新たな課題に取り組む。 - 意図表現と人間の注意が性能と印象に与える影響を体系的に調査した点が先行研究と異なる。

3. 技術・手法の肝は？

- 共有Model Predictive Control (MPC)フレームワーク内で、代替のlegibility定式化を実装。 - 意図表現として、passing-side legibility（適応的に更新される場合を含む）、destination-based legibility、非legibleベースラインを比較。 - 廊下ナビゲーションシナリオで、人間の注意レベル（分散の有無）を操作。

4. どうやって有効だと検証した？

- 2つの制御されたユーザスタディを実施。 - Study 1 (N = 45): 意図表現の役割を調査。passing-side legibility、特に適応的に更新される場合が、destination-basedや非legibleベースラインよりも滑らかな人間の動きを導き、より有能で精神的・身体的負担が少ないと知覚されることを示した。 - Study 2 (N = 45): 歩行者の注意の効果を調査。legible motionが注意分散下でも滑らかな人間の動きを可能にすることを示した（主観的評価には一貫して反映されない場合がある）。

5. 議論はある？

- 社会的ロボットナビゲーションにおける効果的なlegible motionは、協調を支援するinteraction-levelの意図表現から利益を得る。 - 人間の注意が分散している場合でも、一部の効果は持続する。 - 主観的評価と客観的指標（人間の動きの滑らかさ）の間に不一致が見られる可能性がある。

6. 次に読むべき論文は？

- 要旨で参照/比較されている研究: destination-based legibility、passing-side legibility、非legibleベースライン。 - 関連手法: Model Predictive Control (MPC) を用いたlegible motion生成。 - 同分野の定番: 社会的ナビゲーション、Human-Robot Interaction (HRI) におけるlegibility。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Pranav Goyal, Andrew Stratton, Christoforos Mavrogiannis

分類: cs.RO, cs.HC

原文アブストラクト

We focus on legible robot motion generation in social navigation settings. Legibility in human-robot interaction (HRI) is often described as the property of robot motion that enables an observer to confidently infer the robot's intent. While mature frameworks exist for generating legible motion in front of static observers, social robot navigation presents a new challenge: the robot must clearly convey its intent while ensuring human safety in dynamic pedestrian environments where human attention is often divided. With the goal of enabling robots to generate legible motion in dynamic and constrained spaces, we investigate how the choice of representation and the level of human attention shape navigation performance and human impressions. Focusing on the ubiquitous and demanding scenario of hallway navigation, we conduct two controlled user studies involving alternative legibility formulations implemented within a shared model predictive control framework. Study 1 (N = 45) investigates the role of intent representation, showing that passing-side legibility, particularly when adaptively updated, leads to smoother human motion and is perceived as more competent and less mentally and physically demanding than destination-based and non-legible baselines. Study 2 (N = 45) examines the effect of pedestrian attention, demonstrating that legible motion allows for smooth human motion even under distraction, even if this is not consistently reflected in subjective ratings. Together, these findings suggest that effective legible motion in social robot navigation benefits from interaction-level intent representations that support coordination, with some effects persisting even when human attention is divided. Code is available at https://github.com/fluentrobotics/Legible_MPPI.

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

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