打破障礙：探討英日兩國非專業用戶在機器人遠程操作中的體驗

核心概念

機器人硬件能力和用戶人口統計數據會顯著影響遠程操作的表現和用戶體驗，特別是非專業用戶在執行遠程操作任務時會遇到挑戰，並感受到一定程度的挫敗感和生理壓力。

摘要

英日兩國機器人遠程操作用戶體驗研究報告

研究背景

隨著工業 4.0 和工業 5.0 的發展，機器人技術日益融入人類生活，遠程操作系統成為人機協作的重要工具。然而，長時間的遠程操作會導致操作員身心疲勞，且缺乏針對非專業用戶的標準化操作規範和培訓方案。

研究目的

本研究旨在探討機器人硬件能力和用戶人口統計數據對遠程操作表現和用戶體驗的影響，特別關注非專業用戶在遠程操作過程中的身心負荷和對機器人的信任程度。

研究方法

本研究招募了來自英國和日本超過 70 名不同背景的參與者，使用 TELESIM 遠程操作框架，對比分析了三種不同機器人（Baxter、UR3 和 UR5e）在執行標準化三立方體堆疊任務時的表現和用戶體驗。研究採用了 NASA-TLX 問卷評估用戶工作負荷、NARS 問卷評估用戶對機器人的信任程度，以及 SEQ 評估任務難度。

研究結果

• UR5e 機器人在任務完成數量、穩定性和認知負荷方面表現最佳，這歸因於其較大的工作範圍和更高的穩定性。
• UR3 機器人在任務完成數量、穩定性和用戶挫敗感方面表現最差，這可能與其控制方法和抓取器設計缺陷有關。
• 與 Baxter 和 UR5e 相比，使用 Senseglove 控制 UR3 機器人會導致更高的生理壓力。
• 日本參與者對機器人的信任程度高於英國參與者，這可能與日本社會對機器人的接受程度更高有關。
• 無論使用哪種機器人，非專業用戶在執行遠程操作任務時都會遇到挑戰，並感受到一定程度的挫敗感和生理壓力。

研究結論

機器人硬件能力和用戶人口統計數據會顯著影響遠程操作的表現和用戶體驗。未來研究應進一步探討不同遠程操作方法對用戶體驗的影響，並開發更符合人體工程學的控制方法和培訓方案，以降低非專業用戶的挫敗感和壓力。

統計資料

Baxter 機器人平均建造 3.25 座塔。
UR3 機器人平均建造 1.03 座塔。
UR5e 機器人平均建造 10.50 座塔。
日本參與者對機器人的平均信任度評分顯著高於英國參與者 (P<0.05)。
在所有機器人類型中，UR3 機器人在 NASA-TLX 努力和挫敗感分量表上的得分最高，這表明其操作難度最大。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Breaking Down the Barriers: Investigating Non-Expert User Experiences in Robotic Teleoperation in UK and Japan

by Florent P Au... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18727.pdf

深入探究

未來如何設計更符合人體工程學的遠程操作介面，以減輕用戶的生理壓力和挫敗感？

減輕遠程操作用戶生理壓力和挫敗感，需要從人體工程學和系統設計兩方面著手：
1. 人體工程學設計：

控制器設計：

開發更符合人體自然動作的控制器，例如模擬人手動作的力反饋手套，或利用動作捕捉技術，讓用戶直接用肢體動作控制機器人。
控制器重量和尺寸需減輕，長時間使用也不易疲勞。
可調節設計，適應不同用戶手型和操作習慣。

視覺回饋：

提供更直觀、高解析度的視覺回饋，例如使用 VR 或 AR 技術，讓用戶有身臨其境的感受，減少空間感知誤差。
顯示介面需符合人眼觀察習慣，重要資訊清晰易懂，減少視覺疲勞。

聽覺和觸覺回饋：

加入適當的聽覺和觸覺回饋，例如抓取成功或碰撞時的提示音，或模擬物體重量和材質的觸覺反饋，增強操作的真實感和沉浸感。
2. 系統設計：

減少操作延遲： 系統反應速度需提升，盡量減少操作延遲，讓用戶感覺操作流暢自然，減少挫敗感。
簡化操作流程： 設計簡潔易懂的操作介面，減少複雜的操作步驟，降低學習成本和認知負擔。
提供輔助功能： 加入智能輔助功能，例如自動避障、路徑規劃、目標識別等，讓用戶專注於高階任務，減輕操作負擔。
總之，設計符合人體工程學的遠程操作介面，需要綜合考慮用戶生理和心理需求，並結合先進技術，才能打造高效、舒適、易用的操作體驗。

是否可以通過結合人工智能和機器學習技術，開發出能夠預測用戶意圖並提供輔助操作的半自主遠程操作系統，從而進一步提高操作效率和用戶體驗？

結合人工智能和機器學習技術，開發預測用戶意圖並提供輔助操作的半自主遠程操作系統，是提高操作效率和用戶體驗的有效途徑。
1. 預測用戶意圖：

基於視覺的意圖識別： 利用計算機視覺技術，分析用戶視線、頭部動作、手勢等信息，預測用戶的操作目標和意圖。
基於操作歷史的意圖預測： 收集和分析用戶過往操作數據，利用機器學習算法，建立用戶操作模型，預測用戶下一步操作。
基於語音和生理信號的意圖理解： 結合語音識別、自然語言處理、生理信號監測等技術，更全面地理解用戶意圖。
2. 提供輔助操作：

自動路徑規劃和避障： 根據用戶目標，自動規劃最佳操作路徑，並實時避開障礙物，提高操作效率和安全性。
虛擬力場和觸覺引導： 利用虛擬力場技術，對用戶操作進行約束和引導，或通過觸覺反饋裝置，提供操作提示，減少操作失誤。
任務分解和自動化： 將複雜操作任務分解成簡單子任務，並根據用戶意圖，自動完成部分子任務，減輕用戶負擔。
3. 半自主操作模式：

用戶主導模式： 用戶發出主要操作指令，系統提供輔助操作，例如路徑規劃、避障等。
系統建議模式： 系統根據用戶意圖，預測可能的下一步操作，並提供操作建議，用戶可選擇接受或修改。
混合模式： 根據任務需求和用戶狀態，動態調整用戶和系統的控制權重，實現人機協同操作。
然而，開發半自主遠程操作系統也面臨挑戰：

用戶意圖理解的準確性： 如何準確理解用戶意圖，特別是在複雜和動態環境下，是技術難點。
人機交互的自然性和安全性： 如何設計自然、直觀、安全的人機交互方式，讓用戶信任系統，是設計重點。
系統的可靠性和穩定性： 系統需要具備高可靠性和穩定性，才能應對各種突發情況，確保操作安全。
總之，結合人工智能和機器學習技術，開發半自主遠程操作系統，具有巨大潛力，但也需要克服技術挑戰，才能真正實現人機協同，提高操作效率和用戶體驗。

如果將研究結果應用於醫療機器人領域，例如遠程手術，會面臨哪些挑戰和機遇？

將遠程操作研究結果應用於醫療機器人領域，特別是遠程手術，既充滿機遇，也面臨挑戰：
機遇：

突破地域限制，實現醫療資源共享： 偏遠地區患者可獲得頂尖醫生的治療，緩解醫療資源不均問題。
提高手術精度和安全性： 機器人可執行高精度操作，減少人為誤差，並可進入人體狹小空間，完成傳統手術難以實現的操作。
減輕醫生疲勞，延長職業壽命： 醫生可遠程操控機器人進行手術，減少長時間站立和操作带来的疲勞。
挑戰：

技術可靠性要求極高： 手術操作容錯率極低，任何故障都可能造成嚴重後果，因此對系統的可靠性、穩定性和安全性要求極高。
網絡延遲和數據傳輸問題： 遠程手術需要實時傳輸高清視頻和控制信號，任何網絡延遲或數據丟失都可能影響手術操作。
倫理和法律問題： 遠程手術涉及患者隱私、數據安全、責任歸屬等倫理和法律問題，需要制定相應規範和標準。
醫生的培訓和適應性： 醫生需要學習新的手術操作技能和人機交互方式，並適應遠程操作带来的不同感受和挑戰。
應對挑戰的策略：

開發高可靠性的醫療機器人系統： 採用冗餘設計、故障預測等技術，提高系統的可靠性和安全性。
構建高速穩定的網絡傳輸系統： 採用 5G、光纖等高速網絡，並開發數據壓縮和傳輸優化技術，減少網絡延遲和數據丟失。
制定完善的倫理和法律規範： 明確遠程手術的責任主體、操作規範、數據安全等方面的倫理和法律問題。
建立系統的醫生培訓體系： 開發模擬訓練系統，讓醫生熟悉遠程手術操作流程和人機交互方式，並進行實際操作訓練。
總之，將遠程操作技術應用於醫療機器人領域，前景廣闊，但也面臨諸多挑戰。需要科研人員、醫療機構、政府部門等多方合作，共同推動技術進步、完善相關規範，才能讓遠程手術真正造福患者。