Angelique Taylor
Cornell University
収録論文 14本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- 人間参加型ロボット失敗回復に向けて：人間とロボットの協働におけるコミュニケーションギャップの橋渡し人間ロボット協働2026/9/21
ロボットが失敗から回復するために周囲の人に助けを求める際、聞き手の知識差を考慮したコミュニケーションの重要性を示し、その差を評価するゲーム・データセット・ベンチマークLD-HRIを提案した。
- タスク完了だけでは不十分：累積的困難下におけるエージェントのレジリエンスと配慮的参加の評価エージェント評価2026/9/9
生成AIエージェントを繰り返し使う状況で、困難が積み重なるにつれ作業の回復力と周囲への配慮がどう変化するかを、医療シミュレーション120件で調べた研究。
- REPAIR-Bench: ロボットのエラー知覚とインタラクション回復のためのベンチマークHRI2026/6/1
人間とロボットのインタラクションにおける失敗の知覚と回復を評価するためのベンチマークを構築し、失敗検出、タイプ分類、回復予測の3つのタスクを提案した。
- 思いやりのある人とロボットの共存に向けて：ヘルスケアにおけるロボット設計と人間の知覚の二重空間フレームワークHRI/ヘルスケア2026/4/1
ヘルスケアロボットの14週間の共設計研究の追跡インタビューから、人間の知覚空間（分解度、証拠源、推論範囲、時間的指向）を特定し、ロボット設計空間との共進化的ループとしての共存モデルを提案した論文。
- RFM-HRI：医療ロボットの失敗・ユーザー反応・回復選好を記録したマルチモーダルデータセット（物品取り出しタスク向け）HRI2026/3/1
医療現場の物品取り出しタスクでロボットに意図的に失敗を起こし、ユーザーの言語・非言語反応と回復選好を収録したマルチモーダルデータセットを構築・分析した論文。
- 思いやりのある身体性AIに向けて：抽象概念から高忠実度プロトタイプまで、現場に根ざしたマルチサイト医療ロボットの共同設計医療ロボット共同設計2026/2/1
医療現場（救急、リハビリ、睡眠クリニック）で非付加価値業務を減らす身体性AIをテーマに、22名の学際チームが14週間の共同設計ワークショップを実施し、抽象的なアイデアから高忠実度プロトタイプへの反復的進展と8つの設計ガイドラインを導出した。
- CARIS: パーソナライズされたスケーラブルな人間-ロボットインタラクションのための文脈適応型ロボットインターフェースシステムHRI2025/9/1
ウィザード・オブ・オズ制御のための文脈適応型ロボットインターフェースシステムCARISを開発し、メンタルヘルスコンパニオンとツアーガイドの2つの文脈でパイロット研究を実施した。
- 人間がチームに加わる前に：医療ロボットチームシミュレーションにおける協調失敗の診断群制御2025/8/1
医療現場を想定したロボットチームのシミュレーションで、全役割をLLMエージェント化し、人間参加前に協調失敗を診断。チーム構造が主なボトルネックであることを示した。
- 医療現場における人とロボットのチーム連携：音声コミュニケーションと非音声コミュニケーションの比較HRI2025/6/1
蘇生シナリオでロボット救急カートの音声指示と視覚指示を比較し、音声コミュニケーションが作業負荷を軽減することを示した。
- 仮想エージェントからロボットチームへ：高リスク医療現場におけるマルチロボットフレームワークの評価群制御2025/6/1
CrewAIベースの階層型マルチエージェントロボットチームを救急部門のシミュレーションで評価し、5つの失敗モードを特定して設計ガイドラインを提案した。
- 助けか妨げか：アクションチームにおけるロボットコミュニケーションの影響を理解するHRI2025/6/1
医療訓練シナリオでロボットが音声・視覚などのマルチモーダルな合図を出す実験を行い、チームの作業負荷とロボットへの印象を調べた。物体探索には音声、タスクリマインダには視覚の合図が有効だと分かった。
- 高リスク臨床チームワークのための拡張現実ツールの共同設計AR/XR2025/2/1
救急部門の医療従事者と参加型デザイン研究を行い、ARヘッドマウントディスプレイがチームワークを支援する可能性と課題を明らかにし、役割別のアプリケーションシナリオを提案した。
- 救急外来向け自律型医療クラッシュカートの迅速試作と高リスクチーム連携への影響医療ロボット/HRI2025/2/1
救急外来で使う標準的なクラッシュカートを自律ロボット化し、現場配備を通じてチーム負荷や使いやすさ、失敗の分類を評価した研究。
- Robot Navigation in Risky, Crowded Environments: Understanding Human Preferences2023/3/1