Mål: Syftet med detta arbete var att undersöka människans reaktion på robotanpassning på rörelsenivå för att fastställa dess effekt på team fluens, mänsklig tillfredsställelse och upplevd säkerhet och komfort. Bakgrund: Utvärderingen av människans reaktion på adaptiva robotassistenter har varit begränsad, särskilt när det gäller anpassning på rörelsenivå. Bristen på verklig människa-i-loop utvärdering har gjort det omöjligt att avgöra om en sådan anpassning skulle leda till effektiv och tillfredsställande människa-robot interaktion. Metod: Vi genomförde ett experiment där deltagarna arbetade med en robot för att utföra en samarbetsuppgift. Deltagarna arbetade med en adaptiv robot som införlivade människomedveten rörelseplanering och med en baslinjerobot med hjälp av kortaste möjliga rörelser. Team fluency utvärderades genom en uppsättning kvantitativa mått, och mänsklig tillfredsställelse och upplevd säkerhet och komfort utvärderades genom frågeformulär. Resultat: Vid arbete med adaptiv robot fullföljde deltagarna uppgiften 5,57% snabbare, med 19,9% mer samtidig rörelse, 2,96% mindre mänsklig tomgångstid, 17,3% mindre robottomgångstid och 15,1% större separationsavstånd. Svar på frågeformuläret visade att deltagarna kände sig säkrare och bekvämare när de arbetade med en adaptiv robot och var mer nöjda med den som lagkamrat än med standardroboten. Slutsats: Människor reagerar bra på robotanpassning på rörelsenivå, och betydande fördelar kan uppnås genom dess användning både i form av mänsklig-robot team fluens och mänsklig arbetstillfredsställelse. Tillämpning: Vår slutsats stöder utvecklingen av teknik som kan användas för att genomföra human-medvetna rörelseplanering i samverkan robotar och användningen av denna teknik för nära-närhet människa-robot samarbete.
I Lasota och Shah utvärderar REF samma författare genom försök med mänskliga ämnen om denna anpassning på rörelsenivå leder till effektivare lagarbete och en nöjdare medarbetare.
Analyzing the Effects of Human-Aware Motion Planning on Close-Proximity Human–Robot Collaboration