性能指标在机器人远程操作工作负载评估中的生理指标优于性能指标

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 人与计算机的交互
• 认知科学 认知科学

背景情况:

• 机器人可以自动化危险的任务,但在复杂的环境中,如核废物管理或灾害响应,完全自动化往往是不可行的.
• 人类远程操作仍然是管理危险或不可预测环境中的任务的主要方法.
• 远程操作对人类操作员施加了相当大的认知和身体工作负担,特别是在压力下.

研究的目的:

• 研究一系列用于评估机器人远程操作期间工作负载的生理和性能指标.
• 了解认知和物理工作负载操纵如何影响这些指标.
• 在远程操作场景中确定工作负载的最强有力的指标.

主要方法:

• 35名参与者在操纵的认知和身体工作负载条件下执行了机器人远程操作任务.
• 收集的数据包括大脑活动 (功能近红外光谱),皮反应,心血管反应,主观工作负载评级和任务/机器人性能.
• 采用混合方法方法,结合生理记录和行为表现措施.

主要成果:

• 机器人远程操作性能指标在区分工作负载水平方面最有效.
• 大多数生理学测量在区分高认知工作负载条件方面具有有限的意义.
• 任务和机器人性能数据提供了对操作员工作负载的可靠评估.

结论:

• 操作员性能指标优于大多数生理学指标,用于评估机器人远程操作中的工作负载.
• 未来的研究应该集中在完善基于绩效的工作负载评估复杂的人机交互.
• 了解工作负载对于在关键应用中设计更安全,更有效的远程操作系统至关重要.