Взаимодействие человека и робота

Способы распознавания человека в окружающем пространстве основаны на сенсорных данных. Ведутся исследования сенсорных устройств и программ, позволяющих извлекать кинематические характеристики человека (пример — Microsoft Kinect). Старые методы опираются на цветовые различия (например, у светлокожих кисти рук светлее одежды). В любом случае, заранее заданная модель человека накладывается на сенсорные данные. Робот строит (или получает) 3D-модель окружения, к которой привязываются положения людей.

Большинство алгоритмов формируют 3D-модель с использованием средств компьютерного зрения. Сенсоры проприоцепции дополнительно обеспечивают данные о состоянии самого робота. Теории проксемики позволяют учитывать личное пространство человека.

Система распознавания речи преобразует желания и команды пользователя. Комплексная обработка информации о положении, состоянии (стоя, сидя и т. д.) и команд пользователя требует объединения проприоцептивных, сенсорных и речевых данных. Алгоритмы обработки естественного языка позволяют роботам анализировать большие массивы фонетических и лексических данных, выполнять такие задачи, как лемматизация, распознавание именованных сущностей, семантическая разметка и др^[13].

Планирование движения в динамической среде реализуемо лишь у относительно простых роботов (3-10 степеней свободы). Гуманоидные или двухрукие роботы, достигающие 40 степеней свободы, пока малопригодны для таких задач. Низкоразмерные механизмы могут использовать метод потенциальных полей для генерации траекторий, избегающих столкновений.

Человек негативно воспринимает роботов, чьи черты близки, но не полностью идентичны человеческим; этот феномен называют «долиной зловещести»^[14]. Исследования телеприсутствия показывают, что подражание позам и жестам делает роботов привлекательнее для удалённого сотрудничества^[15]. При этом эффект присутствия оператора сильнее ощущается с помощью робота-гуманоиды, чем при общении по видеоконференции^[16].

Исследования восприятия и эмоций пользователей по отношению к роботам интенсивно развиваются, но исчерпывающей модели пока нет.

Существуют следующие наблюдения:^[17][18]

• При первом взаимодействии пользователь испытывает неуверенность, ощущает меньшую социальную вовлечённость и предпочитает общение с человеком. Это описывается как сценарий «человек—человек».
• Если робот проявляет излишнюю инициативу и нарушает персональное пространство, может возникать чувство страха, зависящее от конкретного человека.
• Если робот не выполняет полезных функций, отношение к нему часто становится отрицательным — его присутствие начинает раздражать.
• Пользователи приписывают роботам черты характера, которых не было заложено в программном обеспечении.
• Люди склонны приписывать ментальные состояния и роботам, и людям, кроме случаев использования переносного языка (сарказм, ложь)^[19].
• Чем больше человек общается с роботом (даже мысленно), тем меньше его отрицательные эмоции к робототехнике^[20]. При сильных негативных установках контакты могут усилить неприятие^[21].

Широкий спектр исследований посвящён эффективному совместному действию людей и роботов. Главный социальный сигнал при совместной работе — разделённое восприятие задачи; для этого изучаются системы антиципирующего управления, мониторинг поведения партнёра с помощью отслеживания взгляда, интерпретации целей, проактивные действия^[22]. Подходы к обучению социальным сигналам обычно начинаются с изучения чисто человеческого взаимодействия. Например, механизмы координации в совместной работе берутся из нейронауки и посвящены вопросам коллективного действия^[23]. Ключевое условие успеха — поддержание общей модели задачи. Так, при совместном вождении с раздельной ответственностью (один за ускорение, другой за торможение) успех достигается только при наличии прозрачной обратной связи о действиях партнёра. Альтернативно, изучаются особенности передачи предметов — сначала между людьми (например, при сервировке стола), потом между человеком и роботом^[24]. Исследования в области эргономики показывают, что роли «дающего» и «получателя» в подобных операциях различаются, что требует моделирования пользовательского опыта и для проектирования совместных человеко-роботных систем^[25]. Современные исследования касаются автоматического распределения задач между сотрудниками для повышения эффективности взаимодействия^[26].

В ряде проектов создаются новые типы роботов, в других — используются стандартные платформы: NAO, Pepper, Furhat, а также Misty (робот-компаньон).

Большинство роботов имеют белый цвет корпуса, что связано со скрытыми предубеждениями против моделей другого цвета.^{[27][28][29][30][31]}

Промышленные роботы всё шире применяются для совместной работы с людьми при решении производственных задач. Человек обладает гибкостью и способностью находить лучшие способы решения проблем, принимать решения и организовывать работу, роботы же более точны и способны выполнять опасные и рутинные процессы^[32]. Такая кооперация позволяет повысить эффективность производства и сборки^[32]. Однако остаются проблемы безопасности, ведь роботы могут переносить тяжёлые предметы и использовать опасные инструменты. Это требует повышенного внимания к организации рабочих мест.

Реабилитационные роботы применяются для помощи инсультным больным и пациентам с неврологическими нарушениями в восстановлении движений рук и пальцев^[33]. Во всех современных реабилитационных устройствах особое внимание уделяется безопасному взаимодействию: например, экзоскелеты непосредственно контактируют с телом пациента^[33].

Роботы-ассистенты используются для оказания помощи пожилым людям с физическими и когнитивными проблемами, а также с поддержкой психосоциальной сферы^[34]. Робототехнические средства помогают им сохранять автономию и самостоятельность^[34].

Долговременные исследования применения роботов, таких как Pepper, в домах престарелых показывают позитивное отношение и у проживающих, и у персонала; однако требуется сопровождение со стороны людей — полностью заменить человека робот не способен^[35][36]. Новые исследования также рассматривают социальные роботы как инструменты поддержки не только пациентов, но и их опекунов (снижение стресса, одиночества, повышение самооценки)^[37].

За последнее десятилетие области HRI удалось добиться успехов в реабилитации детей с аутизмом^[39]. Такие дети чаще устанавливают контакт с роботами, и социальные роботы помогают им развивать навыки коммуникации^[39].

Тем не менее, клиническое сообщество не рассматривает эти разработки как полноценное лечение, в основном из-за нарушения протоколов исследований и недостаточной доказательной базы^[39]. Недавно были выработаны рекомендации по стандартам исследований, позволяющие включать такие подходы в доказательную практику^[39]

Роботы для образования

В классе роботы могут выступать как тьюторы, так и партнёры в учебном процессе. Например, робот-тьютор может не только объяснять материал, но и оказывать индивидуальную поддержку. В роли напарника робот способствует обучению через взаимное объяснение^[40].

Роботов можно настраивать для коллаборативной работы с пользователями с двигательными ограничениями. Благодаря технологиям распознавания речи, отслеживанию взгляда и др. такие пользователи получают возможность самостоятельного управления ассистивными устройствами: от колясок до манипуляторов.

Частный случай HRI — взаимодействие человека и машины в автоматическом вождении. Целью является обеспечение безопасности, защищённости и комфорта в автономных транспортных системах^[41]. Продвижение в этой области делает вождение более безопасным и освобождает человека от необходимости немедленного вмешательства в экстренных обстоятельствах^[41]

БПЛА и беспилотные подводные аппараты применяются для поиска людей в труднодоступных районах.^[42][43]. Они обеспечивают интеграцию автономных и информационных возможностей (карты покрытия, GPS, видео с места событий)^[42][43].

Человечество стремится к новым достижениями в освоении космоса, например, к экспедициям на Марс^[44]. Для этого разрабатываются специализированные планетоходы для помощи экипажу, взаимодействия с другими роботами и объединения возможностей^[44].

Сельскохозяйственные роботы всё чаще применяются для автоматизации процессов на фермах — например, доения скота. Снижение рисков для здоровья, связанных с обработкой химикатов, и строгие гигиенические нормы требуют внедрения роботизированных решений^[45].