Högskolan i Skövde

Human–robot interaction (HRI) undersöker samspelet, människa robot. Området som omfattar språkförståelse, kognitionsvetenskap och kommunikation, utforskar hur sociala robotar kan fungera som stöd inom vård och utbildning. Utmaningen är att utforma robotar som kommunicerar intuitivt och empatiskt med hjälp av mänskliga verbala, icke-verbala och emotionella signaler.

Den här UX-studien fokuserar på situationsmedvetenhet (SA) inom HRI, vilket definieras som användarens förmåga att uppfatta och förutse interaktionshändelser. Studien argumenterar att förståelsen för situationsmedvetenhet är central för att skapa användarvänliga robotar och undersöker hur sociala robotens signaler påverkar användarens situationsmedvetenhet. Målet är att generera designrekommendationer baserade på användarnas upplevelser. Slutligen bidrar arbetet till en förståelse mellan människa och robot genom att identifiera hur robotdesign kan förbättra användarens situationsmedvetenhet.

Studien genomfördes i en labbmiljö som en UX-studie med observationer, enkäter och intervjuer av användares interaktioner med en social robot.

Resultatet visar en neutral/måttlig upplevelse av situationsmedvetenhet, SART-värde 4,8. Tydliga, samordnade verbala och icke-verbala signaler är avgörande för användarens förmåga att uppfatta och förutse interaktionen med roboten. Brister i dessa signaler påverkar situationsmedvetenheten negativt och försämrar användarupplevelsen.

Human–robot interaction (HRI) investigates the interaction between humans and robots. The field, which encompasses language understanding, cognitive science and communication, explores how social robots can function as support in healthcare and education. The challenge is to design intuitive and empathetic communicating robots that use human verbal, non-verbal and emotional signals.

This UX-study focuses on situational awareness (SA) within HRI, which is defined as the user's ability to perceive and anticipate interaction events. The study argues that understanding SA is central to creating user-friendly robots and investigates how social robot signals affect the user's situational awareness. The goal is to generate design recommendations based on the users' experiences. Finally, the work contributes to an understanding between humans and robots by identifying how robot design can improve situational awareness.

The study was conducted in a laboratory setting as a UX study, using observations, questionnaires, and interviews to examine users interactions with a social robot.

The result shows a neutral and moderate experience of situational awareness, SART value 4.8. Clear, coordinated verbal and nonverbal cues are crucial for the user's ability to perceive and anticipate the interaction with the robot. Deficiencies in these cues negatively affect situational awareness and degrade the user experience.