监控人类的生理反应以改善与机器人的互动陈译贤

监控人类的生理反应以改善与机器人的互动

纽约罗彻斯特理工学院的Century Mold合作机器人实验室的研究人员最近开发了一种新的框架，用于在用户与机器人合作完成任务时监视人类的生理反应。

在多代理生物机器人实验室主任Ferat Sahin教授的监督下，CMCRL研究人员正在开发系统，框架和软件工具，以研究工业环境中的人机协作。

他们的新方法概述于在arXiv上预先发表的一篇论文中了 并定于在意大利巴里举行的IEEE系统，人类与控制论会议上展出，它能够在人机交互期间连续收集生理数据，同时改变机器人的动作以触发与之交互的人的反应

许多专家认为，不久之后，人类和机器将在包括工业和制造业在内的各个领域协同工作。但是，为了实现高效的自动化和人机协作，研究人员将需要开发利用人类技能的方法，并将其与机器人相关的速度，准确性和功能相结合。

实际上，虽然完全的自动化将非常昂贵，但是仅由人工进行的人工制造通常很慢并且容易出错。因此，开发增强人机协作的工具非常重要。据RIA称，这将是第五次工业革命的核心部分。

“我们认为，工业界的人机协作面临三个主要挑战。它们是安全性，对自动化和生产率的人类信任，”进行这项研究的研究人员之一Shitij Kumar告诉TechXplore。“所有这些都是相互依赖的。为了解决这些挑战，我们首先开发了一种人机协作设置，将其作为一种系统系统，使我们能够创建不同的人机协作场景并理解和分析人机交互。”

基于提出的框架的实现的系统图，表示HRC实验期间的数据收集和监视。信用：Savur，Kumar和Sahin。

作为他的博士学位的一部分 在CMCRL主任Ferat Sahin博士的指导下，Kumar开始开发一种系统，该系统可以根据人与机器人之间的距离和共享工作区中的动作来更改机器人的行为。在这种情况下，机器人的行为是基于规则的确定性和可预测性。

尽管他的方法显示出了希望，但他发现并非总是会发生人为反馈，这使得他的系统更难以实现令人满意的机器人合规性。机器人合规性从本质上讲意味着机器人可以管理与之交互并与之有效沟通的人们的期望。

Kumar说：“我们认为，更好地遵守该系统，使操作机器人的操作员具有控制感和对机器人行为的预测能力，将增加他/她对自动化的信任，从而提高任务的生产率。” “但是，我们接着开始怀疑，您如何量化与机器人合作的人类操作员的'信任'或舒适度？”

Kumar和他的同事认为，在涉及人机交互的任务中监视人类生理信号是精神和身体压力以及其他情绪的指示，这将是朝着正确方向迈出的一步。先前的研究支持了这一信念，该研究发现，此类信号是改变机器人行为和动作的可靠指标。

原型实现中使用的传感器和设备。研究人员使用运动捕捉系统监视人体运动，并使用摄像机记录实验。他们还使用学生实验室追踪了人的视线，并记录了人的生理反应，例如瞳孔扩张，PPG，GSR，EEG和ECG。

考虑到这一点，Celal Savur博士 RIT CMCRL的学生进行了一项研究，以探索机器人的动作和行为对人类心理生理反应的影响。他的研究的主要目标是了解机器人运动的变化会导致“人的不适”反应，例如恐惧或压力。

Savur解释说：“为此，需要一个同时表示和记录机器人运动和人体生理状态的系统框架。” “一旦确定了机器人运动与人类生理状态之间的关系，就可以将人类生理反应用作反馈，以直接控制/更新机器人的运动/行为。此类系统称为'生理计算系统。” 生理计算是计算机游戏中经常使用的情感计算的一个子领域，其中游戏可以实时适应玩家的反应，以实现更多的互动游戏体验。”

Savur和Kumar在他们的研究中着手开发一种框架，该框架可以在用户完成涉及人机协作的任务时监视人类的心理生理反应。他们的工作位于计算机科学，机器人技术和心理生理学之间的交叉点，这是神经科学的一个分支，旨在了解一个人的心理状态及其生理反应如何相互作用或相互影响。

他们开发的框架属于“生理计算”类别。这是一种情感计算，结合了实时软件以适应用户的心理生理活动。从本质上讲，他们提出的框架可用于调查用户的心理变化。在工业环境中，机器人的动作会影响操作人员。

使用机器人飞行时间测距传感器阵列进行速度和分离监控

“让我们考虑一下，例如，有两个操作员正在使用机器人，操作员A和B，” Kumar解释说。“操作员A的工作时间更长，并且可以舒适地与机器人一起工作，因为他/她可以从经验中预测机器人的行为。操作员B是新手，对机器人的动作有些怀疑。机器人的行为随速度的变化而变化。

在这种情况下，为了更好地进行人机交互，机器人可以以更高的速度移动到操作员A附近，然后移动，这取决于操作员的生理状态和行为模式。慢慢地与操作员B合作。随着操作员B获得更多的经验，机器人的动作可以适应它，从而建立信任并积极地影响整体生产率。”

研究人员在CMCRL中进行的研究有两个主要目标。首先是生成一个人机协作任务数据库，记录人机交互。然后，他们希望使用该数据库来研究如何利用人类生理反应来影响机器人的运动，从而对自动化过程产生积极影响。换句话说，他们的目标是为工业和制造环境中的人机协作构建生理计算系统。

Kumar说：“我们的框架本质上是一个可以同时表示和记录机器人运动和人体生理状态的系统。” “为了记录此信息，该框架为机器人，摄像头等传感器，运动捕捉系统以及生物/生物数据采集设备提供了接口。由于所有这些设备均以不同的采样率工作，因此该框架有助于同步数据采集??和人机协作的表示。”

在传统的社交机器人实验设置中，会向人类受试者询问有关他们在实验期间或之后的经历和看法的问题。利用他们的反馈，研究人员便能够分析和量化实验期间收集的主观数据。

在人类机器人协作任务中监控人类生理反应的框架

Kumar解释说：“但是，打断受试者或让受试者回忆其经验的方法并不总是能够保持实验的完整性或准确地代表主观数据。” “因此，与传统方法不同，该框架的实现使人类受试者或主要研究人员能够在执行人类机器人协作实验/任务时生成事件标记。”

他们的框架可以基于虚拟世界中的人类机器人表示自动生成事件标记，这被称为数字孪生。例如，它可以帮助识别机器人和人在任务执行过程中何时彼此最接近，何时机器人必须停止操作或被人为操作中断，人执行任务的进度，基于命令的事件或由操作员控制，机器人以最大速度工作时发生的事件以及任务的开始/结束。

Kumar说：“我们的框架还为研究人员提供了一个用户界面，以重播和可视化他们的HRC实验。” “此外，它还使他们能够分析和标记收集的数据。连续而同步地收集来自各种设备的生理数据，并将它们与机器人控制系统和接口连接在一个单一的生态系统中，从而可以完整地表示人和机器人的状态。这可以帮助了解人类生理状态与机器人运动之间的因果关系。”

随着可穿戴设备和物联网的出现，人类生理数据将变得更易于收集，因此随时可用。该研究开发的框架因此被证明是非常有价值的，因为它旨在利用这些数据来改善人机交互。

为HRC系统开发数字孪生设置

Kumar说：“该框架可通过内置事件生成功能实现连续数据记录，并在分布式系统上实现信号同步，从而可以保持实验的完整性并准确地表示主观数据。”

Kumar和他的同事认为，能够进行这种生理计算的代理可能会导致封闭的“人在环”系统，其中人类用户和HRC中的机器人监控安装并在它们之间共享信息。

这可能会导致更好的沟通，最终可能会提高公众对自动化的信任，同时还会提高生产率。将来，研究人员计划将其研究中生成的数据库提供给其他HRI研究人员。

Kumar说：“我们接下来的研究将集中于开发生理计算系统的完整用户界面应用程序，以处理记录信号，提取信息并应用机器学习算法为机器人提供反馈。” “这项工作的最终目标是生成一个数据库，该数据库可用于进一步理解如何推断人类的生理反应，从而导致适应性机器人运动行为。”

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