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Durante décadas, los investigadores en robótica han perseguido diversas tareas para sistemas de múltiples robots, desde manipulación cooperativa hasta búsqueda y rescate. Estas tareas son extensiones de múltiples robots de tareas robóticas clásicas y a menudo se optimizan en dimensiones como velocidad o eficiencia. A medida que los robots transitan de entornos comerciales y de investigación a ambientes cotidianos, los objetivos sociales como la participación o el entretenimiento se vuelven cada vez más relevantes. Este trabajo presenta una tarea convincente para múltiples robots, en la cual el objetivo principal es fascinar e interesar. En esta tarea, la meta es que un humano se sienta atraído a moverse al lado y participar en un grupo dinámico y expresivo de robots. Con este fin, el equipo de investigación creó algoritmos para los movimientos de los robots y modos de interacción atractivos, como gestos y sonido. Las contribuciones son las siguientes: (1) un algoritmo de navegación grupal novedoso que involucra agentes humanos y robóticos, (2) un algoritmo sensible a gestos para la interacción en tiempo real entre humanos y robots en el agrupamiento, (3) un sistema de caracterización de modos de peso para modificar el comportamiento de agrupamiento, y (4) un método para codificar las preferencias de un coreógrafo dentro de un sistema dinámico, adaptativo y aprendido. Se realizó un experimento para entender el comportamiento humano individual mientras se interactuaba con el grupo bajo tres condiciones: modos de peso seleccionados por un coreógrafo humano, un modelo aprendido o una lista de subconjuntos. Los resultados del experimento mostraron que la percepción de la experiencia no fue influenciada por la selección del modo de peso. Este trabajo ilustra cómo los distintos objetivos de tarea, como la participación, se manifiestan en el diseño y la ejecución de sistemas de múltiples robots, y amplía el dominio de las tareas de múltiples robots.
Cuan et al. (Sat,) estudiaron esta cuestión.