Effects of Shared Control on Cognitive Load and Trust in Teleoperated Trajectory Tracking
作者: Jiahe Pan, Jonathan Eden, Denny Oetomo, Wafa Johal
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2024-02-05 (更新: 2024-12-06)
备注: 8 pages, 4 figures
期刊: in IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 9, no. 6, pp. 5863-5870, June 2024
💡 一句话要点
探讨共享控制对远程操作认知负荷与信任的影响
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 远程操作 机器人自主性 认知负荷 信任 共享控制 人机交互 助理机器人
📋 核心要点
- 现有的远程操作方法在复杂任务中容易导致操作员的认知负荷过重，影响任务执行效果。
- 本研究通过分析机器人自主性与操作员认知负荷和信任之间的关系，提出了共享控制的设计思路。
- 实验结果表明，机器人自主性水平对认知负荷和信任有显著影响，但二者之间并无明显交互作用。
📝 摘要（中文）
远程操作被越来越多地视为在危险环境中部署机器人的可行解决方案。控制机器人执行复杂任务可能导致操作员过载，从而影响其表现。本文研究了机器人自主行为与操作员认知负荷和信任水平之间的关系。用户研究结果表明，自主水平影响远程操作员的认知负荷和信任，但这两个因素之间没有明显的交互作用，提示在共享控制环境中应将认知负荷和信任视为独立但相关的因素。这一发现对开发更有效的助理机器人系统至关重要。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决远程操作中操作员因任务复杂性而导致的认知负荷过重问题。现有方法未能充分考虑机器人自主性与操作员心理状态之间的关系，导致操作效率低下。
核心思路：论文提出通过共享控制设计来优化机器人自主性与操作员的认知负荷和信任水平之间的关系，强调这两者应被视为独立但相关的因素。
技术框架：研究采用用户研究方法，招募24名参与者进行实验，评估不同自主性水平下的认知负荷和信任。主要模块包括任务设计、数据收集和分析。
关键创新：本研究的创新点在于揭示了认知负荷与信任之间的独立性，挑战了传统观点，强调了在设计共享控制系统时需同时考虑这两个因素。
关键设计：实验中采用标准化的认知负荷测量工具和信任评估问卷，确保数据的可靠性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，机器人自主性水平显著影响远程操作员的认知负荷和信任，但二者之间没有明显的交互作用。这一发现为未来的共享控制系统设计提供了新的视角，强调了独立考虑认知负荷和信任的重要性。
🎯 应用场景
该研究的成果可广泛应用于危险环境中的机器人远程操作，如灾害救援、核电站维护等领域。通过优化机器人自主性与操作员的认知负荷和信任关系，可以提升操作效率和安全性，推动助理机器人系统的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Teleoperation is increasingly recognized as a viable solution for deploying robots in hazardous environments. Controlling a robot to perform a complex or demanding task may overload operators resulting in poor performance. To design a robot controller to assist the human in executing such challenging tasks, a comprehensive understanding of the interplay between the robot's autonomous behavior and the operator's internal state is essential. In this paper, we investigate the relationships between robot autonomy and both the human user's cognitive load and trust levels, and the potential existence of three-way interactions in the robot-assisted execution of the task. Our user study (N=24) results indicate that while the autonomy level influences the teleoperator's perceived cognitive load and trust, there is no clear interaction between these factors. Instead, these elements appear to operate independently, thus highlighting the need to consider both cognitive load and trust as distinct but interrelated factors in varying the robot autonomy level in shared-control settings. This insight is crucial for the development of more effective and adaptable assistive robotic systems.