How Robot Kinematics Influence Human Performance in Virtual Robot-to-Human Handover Tasks

📄 arXiv: 2511.20299v1 📥 PDF

作者: Róisín Keenan, Joost C. Dessing

分类: cs.RO, cs.HC

发布日期: 2025-11-25

💡 一句话要点

研究机器人运动学对虚拟人机交接任务中人类表现的影响

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人机交互 机器人运动学 虚拟现实 人机协作 运动规划

📋 核心要点

  1. 人机协作场景日益增多，但机器人运动方式对人类表现的影响尚不明确，需要优化人机交互。
  2. 本研究利用VR模拟人机交接任务，探索不同机器人运动学和任务动态对人类运动表现的影响。
  3. 实验结果表明，早期视觉信息和类人平滑轨迹能提升人类的预测准确性和交互同步性。

📝 摘要（中文）

随着机器人技术的进步，机器人系统越来越多地融入到人机协作的工作环境中。本研究利用虚拟现实（VR）技术，通过模拟人机交接任务，探索不同任务动态和机器人运动学对人类运动表现的影响。研究通过VR模拟提供了一个安全可控的人机交互评估环境。实验考察了四个潜在影响因素：（1）任务启动控制和机器人运动同步性（时间同步和时空同步）；（2）交互伙伴外观（人类或机器人）；（3）机器人速度曲线（最小加加速度、恒定速度、恒定加速度和双相）；（4）物体旋转运动的时机。研究结果表明，机器人提供关于任务相关物体运动的早期和显著视觉信息对人类有益，并且类人平滑机器人轨迹也具有优势。这些操作在不同程度上提高了交互过程中的预测准确性和同步性。这表明人机交互设计应允许人类利用其检测生物运动的自然能力，从而减少昂贵的机器人计算或人类方面的额外认知适应需求。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究在虚拟人机交接任务中，机器人运动学特性如何影响人类的运动表现。现有方法缺乏对机器人运动轨迹、速度曲线等因素对人类交互影响的系统性研究，难以指导实际人机协作系统的设计。

核心思路：论文的核心思路是利用虚拟现实技术构建一个可控的人机交互环境，通过操纵机器人的运动学参数（如速度曲线、轨迹平滑度等）和任务动态，观察人类在交接任务中的运动表现，从而揭示机器人运动学对人类交互的影响。这样可以安全、高效地评估不同机器人行为对人类的影响，并为优化人机协作提供依据。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个部分：1) VR环境构建：使用VR技术构建一个模拟人机交接任务的虚拟环境。2) 机器人运动学参数控制：设计并控制机器人在VR环境中的运动轨迹和速度曲线。3) 人类运动捕捉：通过VR设备或动作捕捉系统记录人类在交接任务中的运动数据。4) 数据分析：分析人类的运动数据，评估不同机器人运动学参数对人类运动表现的影响。实验中，分别考察了任务启动控制、伙伴外观、机器人速度曲线和物体旋转时机等因素。

关键创新：该研究的关键创新在于：1) 系统性地研究了多种机器人运动学参数（速度曲线、轨迹平滑度等）对人类在人机交接任务中的影响。2) 利用VR技术构建了一个可控的人机交互实验平台，可以安全、高效地评估不同机器人行为对人类的影响。3) 强调了利用人类对生物运动的自然感知能力来优化人机交互设计，从而减少机器人计算负担和人类认知适应需求。

关键设计：实验设计中，关键的参数设置包括：1) 机器人速度曲线：采用了最小加加速度、恒定速度、恒定加速度和双相速度曲线等多种速度曲线。2) 任务启动控制：分为人类控制和机器人控制两种模式。3) 伙伴外观：分为人类外观和机器人外观两种模式。4) 物体旋转时机：控制物体在交接过程中的旋转时机。通过对比不同参数设置下人类的运动表现，评估其对人机交互的影响。

📊 实验亮点

实验结果表明，机器人提供早期和显著的物体运动视觉信息，以及采用类人平滑轨迹，能够显著提高人类在人机交接任务中的预测准确性和交互同步性。具体来说，类人轨迹相比其他轨迹，能够减少人类的反应时间，提高交接的流畅度。研究还发现，人类更倾向于与具有人类外观的机器人进行交互，这表明外观设计也会影响人机协作的效果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人机协作场景，如工业制造、医疗康复、家庭服务等。通过优化机器人的运动方式，可以提高人机协作效率、降低人类认知负荷、提升安全性。例如，在工业装配线上，采用类人平滑轨迹的机器人可以更自然地与工人协同完成装配任务，减少工人的疲劳感和出错率。未来，该研究可进一步拓展到更复杂的任务和环境，实现更智能、更自然的人机交互。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in robotics have increased the possibilities for integrating robotic systems into human-involved workplaces, highlighting the need to examine and optimize human-robot coordination in collaborative settings. This study explores human-robot interactions during handover tasks using Virtual Reality (VR) to investigate differences in human motor performance across various task dynamics and robot kinematics. A VR-based robot handover simulation afforded safe and controlled assessments of human-robot interactions. In separate experiments, four potential influences on human performance were examined (1) control over task initiation and robot movement synchrony (temporal and spatiotemporal); (2) partner appearance (human versus robotic); (3) robot velocity profiles (minimum jerk, constant velocity, constant acceleration, and biphasic); and (4) the timing of rotational object motion. Findings across experiments emphasize humans benefit from robots providing early and salient visual information about task-relevant object motion, and advantages of human-like smooth robot trajectories. To varying degrees, these manipulations improved predictive accuracy and synchronization during interaction. This suggests that human-robot interactions should be designed to allow humans to leverage their natural capabilities for detecting biological motion, which conversely may reduce the need for costly robotic computations or added cognitive adaptation on the human side.