來自紐約羅徹斯特理工學院(RIT)的世紀模具協(xié)同機器人實驗室(CMCRL)的研究人員最近開發(fā)了一種用于監(jiān)測人體生理反應的新框架，同時用戶與機器人協(xié)作完成任務。在多代理生物機器人實驗室主任Ferat Sahin教授的監(jiān)督下，CMCRL研究人員正致力于開發(fā)系統(tǒng)，框架和軟件工具，以研究工業(yè)環(huán)境中的人機協(xié)作。他們的新方法，在arXiv上發(fā)表的一篇論文中概述 并將在巴里(意大利)舉行的IEEE Systems，Man&Cybernetics會議上展示，可以在人機交互過程中不斷收集生理數(shù)據(jù)，同時改變機器人的運動，以觸發(fā)與其交互的人的反應。
許多專家認為，很快，人類和機器將在包括工業(yè)和制造業(yè)在內(nèi)的各個領域開展合作。然而，為了實現(xiàn)高效的自動化和人機協(xié)作，研究人員需要開發(fā)利用人類技能的方法，如決策，靈活性，靈活性和創(chuàng)造力，將這些與機器人相關的速度，準確性和功能相結合。
實際上，雖然完全自動化將非常昂貴，但僅由人類手動執(zhí)行的制造通常很慢并且容易出錯。因此，開發(fā)增強人機協(xié)作的工具非常重要。據(jù)RIA稱，這將是第五次工業(yè)革命的核心部分，也稱為工業(yè)5.0。
“在我們看來，工業(yè)中人機協(xié)作有三個主要挑戰(zhàn)。它們是安全，人類對自動化和生產(chǎn)力的信任，”開展這項研究的研究人員之一Shitij Kumar告訴TechXplore。“所有這些都是相互依賴的。為了應對這些挑戰(zhàn)，我們首先開發(fā)了一種人機協(xié)作(HRC)設置，作為一個系統(tǒng)系統(tǒng)，可以讓我們創(chuàng)建不同的人機協(xié)作場景，理解和分析人機交互。“
基于所提出的框架的實現(xiàn)的系統(tǒng)圖，該框架表示HRC實驗期間的數(shù)據(jù)收集和監(jiān)視。圖片來源：Savur，Kumar和Sahin。
作為他的博士學位的一部分。在CMCRL主任Ferat Sahin博士的指導下，Kumar開始開發(fā)一種基于人機分離距離和共享工作空間中的動作來改變機器人行為的系統(tǒng)。在這種情況下，機器人的行為是基于規(guī)則的確定性和可預測的。
盡管他的方法表現(xiàn)出了希望，但他發(fā)現(xiàn)人的反饋并不總是發(fā)生，這使得他的系統(tǒng)更難以實現(xiàn)令人滿意的機器人合規(guī)性。機器人合規(guī)性本質(zhì)上意味著機器人可以管理與之交互并與之有效溝通的人的期望。
“我們相信系統(tǒng)的更好的合規(guī)性使操作員能夠?qū)C器人進行操控感和機器人行為的預測性，這將提高他/她對自動化的信任度，從而提高任務的生產(chǎn)率，”庫馬爾說。 “然而，我們開始想知道，你如何量化使用機器人的人類操作員的'信任'或舒適程度?”
庫馬爾和他的同事們認為，在涉及人機交互的任務中，監(jiān)測人體生理信號是心理和身體壓力以及其他情緒的指標，這將是朝著正確方向邁出的一步。先前的研究發(fā)現(xiàn)，這種信號(稱為心理生理反應)是改變機器人行為和運動的可靠指標，這一信念得到了支持。
原型實現(xiàn)中使用的傳感器和設備。研究人員使用運動捕捉系統(tǒng)監(jiān)測人體運動，并使用攝像機記錄實驗。他們還使用Pupil Labs跟蹤人類注視，并記錄人體生理反應，如瞳孔擴張，PPG，GSR，EEG和心電圖。圖片來源：Savur，Kumar和Sahin。
考慮到這一點，Celal Savur博士。RIT的CMCRL學生開展了一項研究，探討機器人運動和行為對人類心理生理反應的影響。他的研究的關鍵目標是了解機器人運動中的哪些變化導致“人類不適”反應，如恐懼或壓力。
“為了做到這一點，需要一個同時代表和記錄機器人運動和人體生理狀態(tài)的系統(tǒng)的框架，”Savur解釋說。“一旦識別出機器人運動與人體生理狀態(tài)之間的關系，人體生理反應就可以用作反饋來直接控制/更新機器人的運動/行為。這種系統(tǒng)被稱為” 生理計算系統(tǒng)“。生理計算是計算機游戲中經(jīng)常使用的情感計算的子集領域，其中游戲?qū)崟r適應游戲者的反應，以實現(xiàn)更具互動性的游戲體驗。
在他們的研究中，Savur和Kumar著手開發(fā)一個框架，可以監(jiān)控人類心理生理反應，因為用戶完成了涉及人機協(xié)作的任務。他們的工作在于計算機科學，機器人學和心理生理學之間的交叉點，這是神經(jīng)科學的一個分支，旨在了解一個人的精神狀態(tài)和他/她的生理反應如何相互作用或相互影響。
他們開發(fā)的框架屬于“生理計算”類別。這是一種情感計算，它將實時軟件適應于用戶的心理生理活動?；旧希麄兲岢龅目蚣芸捎糜谘芯咳绾胃淖儥C器人運動(例如速度和軌跡)影響工業(yè)環(huán)境中的操作員。
利用機器人飛行時間激光測距傳感器陣列進行速度和分離監(jiān)測
“讓我們考慮一下，例如，有兩個操作員使用機器人，操作員A和B，”Kumar解釋說。“操作員A工作時間更長，并且很舒服地使用機器人，因為他/她可以根據(jù)經(jīng)驗預測機器人的行為。操作員B是新的，對機器人的運動有點懷疑。機器人的行為在速度方面發(fā)生了變化。根據(jù)操作員的生理狀態(tài)和行為模式，當它靠近操作員時，它會移動以及保持多少距離。在這種情況下，為了更好的人機交互，機器人可以在操作員A附近移動，并移動隨著操作員B獲得更多經(jīng)驗，機器人運動可以適應它，從而建立信任并積極影響整體生產(chǎn)力。“
CMCRL研究人員開展的這項研究有兩個主要目標。第一個是生成人機協(xié)作任務數(shù)據(jù)庫，記錄人機交互。然后，他們想要使用這個數(shù)據(jù)庫來研究如何使用人體生理反應來影響機器人的運動，從而對自動化過程產(chǎn)生積極影響。換句話說，他們的目標是為工業(yè)和制造環(huán)境中的人機協(xié)作構建生理計算系統(tǒng)。
“我們的框架本質(zhì)上是一個同時代表和記錄機器人運動和人體生理狀態(tài)的系統(tǒng)，”庫馬爾說。“為了記錄這些信息，該框架提供了與機器人，傳感器(如攝像頭，運動捕捉系統(tǒng))以及生物/生物識別數(shù)據(jù)采集設備的接口。由于所有這些設備都采用不同的采樣率，因此該框架有助于同步數(shù)據(jù)采集??和人機協(xié)作的表示。“
在傳統(tǒng)的社會機器人實驗設置中，人類受試者被問及關于他們在實驗期間或之后的經(jīng)歷和感知的問題。利用他們的反饋，研究人員可以分析和量化實驗過程中收集的主觀數(shù)據(jù)。
人體機器人協(xié)作任務中人體生理反應監(jiān)測框架
“然而，中斷受試者或讓受試者回憶起他們的經(jīng)歷的方法并不總是能夠保持實驗的完整性或準確地代表主觀數(shù)據(jù)，”Kumar解釋說。“因此，與傳統(tǒng)方法不同，該框架的實施使得人類主體或主要研究者能夠在執(zhí)行人體機器人協(xié)作(HRC)實驗/任務時生成事件標記。”
他們的框架可以基于虛擬世界中的人機器人表示自動生成事件標記，這被稱為數(shù)字雙胞胎。例如，它可以幫助識別機器人和人在任務期間何時彼此最接近，何時機器人必須停止或被人類動作中斷，人類執(zhí)行任務的進度，基于命令的事件或由操作人員控制，機器人以最大速度工作時的事件，以及任務的開始/結束。
“我們的框架還為研究人員提供了一個用戶界面，可以重播和可視化他們的HRC實驗，”Kumar說。“此外，它允許他們分析和標記所收集的數(shù)據(jù)。從各種設備連續(xù)和同步地收集生理數(shù)據(jù)，并將它們與機器人控制和界面連接在一個生態(tài)系統(tǒng)中，允許完整地表示人類和機器人狀態(tài)。這有助于了解人體生理狀態(tài)與機器人運動之間的因果關系。“
隨著可穿戴設備和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的出現(xiàn)，人類生理數(shù)據(jù)將變得更容易收集并因此易于獲得。因此，研究開發(fā)的框架可以證明是非常有價值的，因為它旨在利用這些數(shù)據(jù)來改善人機交互。
為HRC系統(tǒng)開發(fā)數(shù)字雙機設置
“這個框架能夠通過內(nèi)置事件生成和分布式系統(tǒng)上的信號同步實現(xiàn)連續(xù)數(shù)據(jù)記錄，從而保持實驗的完整性(在工業(yè)環(huán)境中重新創(chuàng)建任務的場景)并準確地表示主觀數(shù)據(jù)，”Kumar說。
Kumar和他的同事認為，能夠進行這種生理計算的代理(即可以檢測人體生理反應并對其做出反應)可能會導致閉合的人在環(huán)系統(tǒng)，其中HRC中的人類用戶和機器人監(jiān)視設置并在它們之間共享信息。這可以帶來更好的溝通，最終可以促進公眾對自動化的更大信任，同時提高生產(chǎn)力。在未來，研究人員計劃將其研究中生成的數(shù)據(jù)庫提供給其他HRI研究人員。
“我們的下一步研究將集中在開發(fā)生理計算系統(tǒng)的完整用戶界面應用程序，用于處理記錄信號，提取信息和應用機器學習算法以向機器人提供反饋，”Kumar說。“這項工作的最終目標是生成一個數(shù)據(jù)庫，可用于進一步了解如何推斷人體生理反應，從而產(chǎn)生適應性機器人運動行為。”
