从生理信号和嵌入式措施来建模信任及其动态,用于操作人类-自主团队合作
Abigail Rindfuss1, Sarah Leary1, Prachi Dutta1
1Bioastronautics Laboratory, Ann & H.J. Smead Department of Aerospace Engineering Sciences, University of Colorado, Boulder, CO, United States.
研究人员使用生理信号开发了一种预测模型,用于人类对自主系统的信任. 这种非颠覆性的方法准确地推断出人类自主团队的信任动态,这对运营成功至关重要.
科学领域:
- 人与计算机的互动.
- 认知科学是一种认知科学.
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 人类-自主团队在太空任务和公共安全等操作环境中至关重要.
- 准确的信任建模对于有效的人类自主协作至关重要.
- 当前的信任模型往往是描述性的,缺乏预测能力.
研究的目的:
- 开发一个客观的,非破坏性的模型来推断和预测人类对自主系统的信任.
- 为了捕捉人类与自主互动过程中信任的动态性质.
- 以预测能力推进信任建模领域的发展.
主要方法:
- 收集了12名参与者在模拟远程监控任务中的生理数据 (心电图,呼吸,EDA,EEG,fNIRS,眼睛跟踪) 和相互作用数据.
- 使用普通最小平方回归来适应预测主观信任水平的模型.
- 从2304个观测中提取和下调选择的特征.
主要成果:
- 开发的模型实现了高精度,Q2为0.64.
- 该模型成功地捕获了任务期间信任的快速波动.
- 生理信号被有效地集成到预测信任模型中.
结论:
- 这项研究表明,使用生物信号来预测人类自主团队中的信任建模的可行性.
- 这种方法提供了一种评估信任的非破坏性方法,超越了描述性模型.
- 未来的研究应该与新参与者验证模型性能.
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