Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Eletrónica Industrial e ComputadoresA interação humano-robô tem uma enorme aplicabilidade na realização de tarefas cooperativas
do nosso quotidiano. Um exemplo, é o transporte de objetos largos e compridos, que devido à
dificuldade da tarefa, um humano, sozinho, não seria capaz de efetuar. No entanto, com a ajuda
de um segundo agente, um robô por exemplo, a tarefa já podia então ser concluída. Para que o
transporte seja bem-sucedido é necessário que o humano e o robô estejam em sintonia para que
no caso de ser encontrada uma dificuldade de percurso (e.g. corredor apertado ou corredor sem
saída), não haja conflito entre os intervenientes.
Nesta dissertação, pretendemos desenvolver uma experiência com equipas humano-humano a
efetuar o transporte de um objeto comprido até uma localização alvo passando por um corredor
mais apertado onde a coordenação entre os participantes se torna imperativa. A estratégia
utilizada designa-se de Leader-Follower, onde o Leader sabe a localização alvo escolhendo o
caminho até lá e o Follower tem como objetivo ajudar o Leader a completar a tarefa se possível
sem colisões ao longo do percurso. O Follower não tem qualquer informação acerca do alvo.
Durante a experiência, os participantes irão transportar dois tipos de objetos (objetos com
tamanhos diferentes). A ausência de comunicação entre os intervenientes, a falta de informação
acerca do ambiente e a visibilidade reduzida tornam-se obstáculos a superar pelos participantes.
Inicialmente é feita uma descrição detalhada da experiência, onde é apresentado o cenário onde
esta foi desenvolvida, o sistema de motion tracking usado para capturar as trajetórias dos
participantes, os objetos a serem transportados pelos participantes, os chapéus responsáveis por
limitar a quantidade de informação ao dispor dos participantes, e por fim o procedimento
adotado. Seguidamente é explicado detalhadamente o processamento aplicado aos dados até à
serem exportados. Finalmente são apresentadas as variáveis calculadas que descrevem as
trajetórias dos participantes e os métodos estatísticos usados para apresentar e relacionar os
resultados.
Os resultados obtidos demonstram que o Leader da tarefa tem em atenção as dificuldades do
parceiro adotando trajetórias mais seguras ao longo da experiência. Mostram também a existência de um efeito de aprendizagem por parte do participante Leader à medida que a
experiência é realizada. Em relação ao Follower, conclui-se que este segue a orientação do
objeto, no entanto, é o responsável por corrigir a trajetória na eventualidade de uma colisão.The human-robot interaction has a huge applicability in carrying out cooperative tasks of
everyday life. An example of those applications are the joint-carrying tasks like the transport
of wide and long objects. Given the difficulty of the task a human, by himself, would not be
able to perform it successfully. However, with the help of a second agent, like a robot, the task
could then be concluded. Nonetheless, to successfully accomplish the task, both agents need to
be coordinated in space and time so any route difficulty (tighter corridor, dead end, etc.) can be
solved accordingly.
In this dissertation, we intend to develop an experiment with human-human teams while a
transport of a long object through a tighter corridor is developed. In this case scenario the
coordination between the participants becomes imperative. The strategy adopted is called the
Leader-Follower, where the Leader knows the target location and he is responsible to choose
the path to get there. The Follower has to help the Leader to complete the task preferably
without any collision. The Follower does not have any information about the target’s location.
During the experiment, two types of objects will be carried by the participants (objects with
different sizes). The absence of communication between the participants, the lack of
information about the environment and the reduced visibility become obstacles to overcome by
the participants.
First, a detailed description of the experience is given, where the scenario and the motion
tracking system used to capture the trajectories of the participants are presented. Afterwards the
objects to be transported by the participants, the hats responsible to limit the amount of
information to available for participants and the procedure adopted are revised. Finally, it is
explained how the collected data was processed and exported to be analyzed and which
characteristics of the participant’s trajectories were explored and how they were calculated.
The results shown that the Leader takes into account the difficulties of the Follower adopting
safer paths through the experience. They also shown that there is a learning effect by the
participant Leader as the experiment is performed. Regarding the Follower, it is concluded that he follows the orientation of the object. However, he is responsible for adapting his trajectory
in order to avoid collisions
