无人机与我:人与无人机自然互动的探索外文翻译资料

 2023-03-16 10:20:06

无人机与我:人与无人机自然互动的探索

关键词:无人机,四轴飞行器,启发式研究

摘要

个人无人机越来越受欢迎,这对于如何设计与这些飞行机器人进行互动具有挑战性。我们提出了一项绿野仙踪(WoZ)启发研究,该研究告知如何与无人机自然互动。结果表明,参与者在许多交互技术上都非常一致,例如在示意无人机停止时,我们发现人们与无人机互动就像是与人或宠物互动,使用人际通用交往手势,例如向无人机招手靠近。我们详细介绍了观察到的进行交互的象征性动作,并为人机交互提供了设计见解。

作者关键词

Drone,UAV,四轴飞行器,Wizard-of-Oz,启发式研究

ACM分类关键词

H.5.2. 信息界面和呈现:用户界面:以用户为中心的设计。

介绍

个人无人机越来越多的出现在我们的日常生活中,他们主要用于户外活动,如电影拍摄、农业、搜索救援、娱乐和投递运输。在未来,我们预计无人机将部分自主(不是完全),并且它们能够为人们的日常生活提供支持。然而即使完全拥有自主权,人们仍然需要与个人无人机进行交流,并且拥有提出请求、表达意图所需的控制权。

想象一架私人教练无人机,它可以陪伴用户跑步并提供实时反馈。作为一名导游,它可以调整语言并展示重要的景点。在任何一种情况下,用户在遥控控制无人机的同时还得注意周边环境是很笨拙不方便的。此外,随着无人机变得自主,遥控器变得多余,因为无人机可以在无需要任何用户输入的情况下计算最佳路径。再者,在集中情况下,使用遥控器与人们视为智能生物的无人机进行交互是不自然的。

自然交互的需求得到了人机交互(HRI)文献的支持。由于无人机与在地上运作的机器人具有不同的特性,例如不能接触式交互,现有技术是否能适用于飞行机器人尚不清楚。我们以用户为中心的设计策略旨在追求了解用户如何自然地与无人机进行交互。我们展示了一项由19名参与者组成的WoZ启发式研究,该研究表明用户在与无人机进行交互式感到非常顺利满足的。参与者从与人和宠物的互动中得到了一些标志性动作,通过名字呼唤无人机,鼓励它,并足够信任它将其带到几乎不安全的距离。我们发现在不同的任务中,人们使用的声音话语和手势的偏好是不同的,这让我们得出一种结论:没有一种单一模式是能提供合适的自然互动的。我们认为多模式交互是未来的一个主要挑战,最后也展示了人机交互(HDI)设计的见解。

相关研究

许多项目都在调查人机交互(HRI)的性质,探索多模式、手势以及基于道具的交互技术。郭等人向人们展示了使用多种多样的交互技术是让人感觉很满意的。具体来说,就像机器狗,人们觉得使用Wii控制器比使用键盘更自然。HDI的应用多种多样,包括无人机的启动运行、拍摄、创建飞行显示器以及观察可动态充电的飞行物体。研究人员也在交流反馈上进行了探索,例如飞行意图与方向性。然而,传统机器人和无人机之间存在着很大的差异,无人机可以自由飞行但不能安全接触,这就需要新的交互技术在适应无人机的操作。

现有的研究项目研究了使用面部姿势和手势以及多模式鸟瞰象征性标志来控制无人机。最近的研究项目让我们相信无人机可以被“社会”适应与接受。另一些在可控实验室研究了上肢交互动作,在该实验室里,人们被指定了几种特定的交互动作。相比之下,我们没有指定交互类型来获得用户定义的手势。

用户定义的交互技术和针对新技术的手势诱导研究(例如桌面、移动设备和电视)有很长一段的发展过程了。

用户研究

为了探索如何进行交互并且让用户更好的去理解与无人机进行互动时所做的标志性动作和动作的含义与关系,我们进行了对用户定义的交互诱导研究。

方法论

我们模拟了无人机的自主行为和对用户输入的反应,我们选择了一个室外场景来安全操作操控无人机,对比在室内编程无人机(提前编程好)的运动,室外操控无人机具有更大的灵活性。实验人员在参与者身后进行远程监控,但为了参与者的安全所考虑距离得控制在能直接看到无人机和参与者,不能离得太远。我们发现和WoZ一样,用户也能感觉到对无人机的控制感,每项任务都写在卡片上避免实验人员与参与者说明时造成对参与者的动作行为和方式的思维偏导,如表1。要求用户按顺序严格操作。

表1 任务卡上的例子

名字

追随者

开始

无人机起飞并可以飞行移动

结束

无人机能紧跟着用户移动

为了让用户自由地去执行任务,我们没有去展示该任务的执行动作的效果。就好比,在无人机随行实验中,不同参与者对这个随行需要的相对位置的舒适度是不一样的,如果看了参考对象效果,可能就会使交互产生偏差,并非自己的全部主观意识。

参与者

在我们机构和附近的公司招募了19至38岁(mu;=25)的19名志愿者(12 m),在工程学(7)、CS(computer science电脑科学)(6)、其他学科(1)以及非学科类领域(5)进行培训。他们将在这段时间里获得15美元的回报。

设备、设置和任务

我们使用的是大疆(29x29x18cm),螺旋桨周围是有护罩的。该研究是在户外进行的,树木和建筑物在一定程度上防止了风的阻力侵袭。为了避免对交互方式产生影响且最大程度地减少学习习惯与疲劳的影响,18个不同复杂程度的任务(如表3)将随机出现。

过程步骤

每个实验都持续在1到1.5个小时。一名实验人员拍摄并会见参与者,另一名实验人员则控制着无人机。参与者将被告知WoZ是一种怎样的形式,我们强调他们与无人机互动时忽略实验人员的存在,不要担心飞行技术能力问题,以最自然的交互方式来进行每项任务。

将说明任务卡有字面朝下放在支架上,参与者拿起上面的卡片并大声读出来以确认他们已经理解了任务,然后他们将于无人机进行互动。在每项任务结束之后,参与者需要在任务后用有声思维技巧来边回忆边解释他们行为的含义。参与者还要依据适用性和易用性对他们自己与无人机的互动进行一个评估。(第1部分)完成18项任务后,参与者将获得一张表,上面包含着有关交互技术的建议,(第2部分)在此之后要求他们再次完成4个具有代表性的任务(表3,蓝色斜体),其中不用的类别类型和复杂程度。在第2部分中,我们观察在给出参与者一些建议后是否会使他们改变互动策略。

数据成果

在用户体验过程中我们收集到了定向反馈,包括问卷调查表、实验视频、每项任务后的采访询问以及实验完全结束后的访谈。

基于每种任务用户定义的手势合集

在418个交互任务中,有4个用户没有理解清楚将其在进一步实验现象分析中剔除。我们发现了216种特别的交互方式:96种示意动作(身体姿势不限于手和臂膀)、56种声音、53种姿势与声音的组合体以及8种有道具的互动。鉴于道具使用率较低,我们在下一步实验分析时不计入。仅对姿势与声音进行研究,因为它们包含了绝大部分的交互方式,如表2所示。

表2 不同交互方式所占比

任务执行方式

姿势

声音

两者都有

全部任务

86%

38%

26%

第一部分任务

88%

37%

28%

第二部分任务

70%

57%

33%

许多参与者表示在一开始与无人机进行互动交谈时感到不适应与尴尬,在整个互动过程中,姿势得是快速反应后所得出的,允许进行精确细小的调整并持续具有控制指挥权。在研究过程中,参与者对无人机交互能力更加信任,就像第二部分任务开始发出语音命令的从37%增加到57%。这说明无人机与人之间能建立起信任且可以被接受运用。

表3总结了每个任务与模式的一致性分数。为了计算一致性,我们分别考虑姿势和声音以避免在计算单个互动模式和同时两种互动模式时出现重叠。在少数情况下,一些参与者会在互动中形成一系列多种姿势或声音,每一个互动都单独计算,这导致了一些重复计算使一致性分数分大于1(受影响的分数以灰色突出显示),根据之前的项目来看,高于0.5的分数表明非常一致。

导航策略

对于导航,大多出参与者使用重复挥动或者连续的延伸伸展使无人机映射到他们的手臂来移动(就像是手延伸出去的一个方向)。在身体范围内,人们更倾向于使用较小的动作作为附加的动作作为无人机飞行目标的参考标准。对于指定额定的地点,由于缺乏精确性,参与者最初会由于是否要指出目标点或者口头描述怎么走。但随着信任度的提高,他们更依赖于无人机识别空间环境的能力。

图片

拍照是最复杂任务之一。对于自拍,许多人意识到除了取景和对焦外,计数器也是很有用的,这让人们使用声音来避免某些姿势的干扰(在第1部分中有8名参与者这样做,第2部分有12名参与者)。跨模式的一致性分数很高。几乎所有人在自拍和拍照的时候都用到了“拍照”两个字。在这里,人们通常对姿势互动感到不自信,但事实上,有两种姿势是几乎每个人都用到了,一是以双手作为框架,二是拿着隐形相机从单机快门按钮。人们还建议在无人机上安装屏幕摄像有或使用工具在设置画面或调整相机设置。

反馈意见

我们没有在这项实验研究里提供一个反馈系统,但在初步的试点研究中,参与者提出了关于拍照任务的反馈,我们添加无人机向前倾斜的话会发出信号表示拍摄照片成功。一些参与者提出当无人机停止并悬停时并不像他们预期那样静止不动,应该有一个额外的确认象征来更好的进行交互。参与者明确地提出了他们想要的交互反馈方式,使用光或声音确认,例如拍照时的快门声、回答“好的”或者“我要离开了”,建议增加眼状探测装置来观察无人机在看着什么地方。另一些人提出需要无人机第一视角的内容展示(即摄像头图传),可以在平板电脑、平板或头带显示器里展示。

紧急降落

有些参与者提到他们想要一个紧急着陆接口以防出现不可控问题或者不得不停止飞行活动的情况。

总结

鉴于目前个人无人机越来越受欢迎,我们需要形成自然交互技术来更好的支持用户使用,我们进行了一项WoZ启发式研究,让19名参与者执行了一系列具有不同复杂程度的任务,并发现如何自然地与无人机互动相关方面一致性非常的高。我们发现将近一半(44%)的姿势、语音和多模式交互对参与者来说是简便易懂的,这是因为大多数参与者与无人机的互动方式与他们和人或宠物互动的方式比较类似。我们为提高人机交互提供了一系列的设计见解。我们期望无人机能变得更小更安静,这样就能像蜂鸟一样,能与用户随行并在有需要时发挥作用。让人们更自然、更容易控制无人机并融入我们的日常生活中。

外文原文资料信息

[1] 外文原文作者:Cauchard, J

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资料编号:[595922],资料为PDF文档或Word文档,PDF文档可免费转换为Word

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