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질문하는 것은 인간과 로봇 간의 협력적 상호작용에서 불가피한 부분입니다. 그러나 로봇 공학 초보자들은 로봇이 요청하는 내용을 이해하지 못할 경우 로봇의 질문에 답하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 우리는 특히 로봇이 질문의 정확도를 증가시키는 방식으로 자신의 상태에 대한 정보를 보완할 수 있는지에 관심이 있습니다. 본 연구에서는 다양한 보조 정보의 양에 대한 인간의 응답과 정확성을 측정하기 위해 인간-로봇 협력 작업 실험을 설계하고 신중하게 분석합니다. 우리는 로봇 상태의 네 가지 차원인 불확실성, 맥락, 예측 및 특성 선택에 따라 질문의 내용을 변화시킵니다. 결과를 바탕으로, 우리는 로봇이 질문 맥락 생성에 제한이 없다는 가정 하에 네 가지 차원의 효과적인 조합에 대한 지침을 제시합니다. 마지막으로, 우리는 HRI 커뮤니티의 교육받은 추천과 우리의 지침을 검증합니다.
Rosenthal et al. (화요일,) 이 질문을 연구했습니다.