人类-机器人协作（HRC）概念框架图。HRC系统次要强调3方面特性：看法、智能和服从性。
原型机实验中运用的监测设备。研讨人员应用这些设备监测人类的运动与生理反应。
据techxplore.com网站8月14日报道，美国罗切斯特理工学院机器人实验室（CMCRL）的研讨人员开发了一种新的框架，可用于监测用户与机器人合作完成义务时的生理反应。在Ferat Sahin教授的指点下，研讨人员展开了对系统、框架和软件工具的开发工作，以研讨工业环境下的人机协作。该研讨可在人机交互过程中持续搜集生理数据，同时改变机器人的动作，以触发与之交互的人的反应。相关成果发布于arXiv和IEEE会议等。
研讨人员Shitij Kumar在接受techxplore.com采访时说：“在我们看来，工业人机合作次要面临三大应战——安全、信任和产能。为了应对应战，我们开发了人-机器人协作（HRC）系统，它可以协助我们创建不同的人-机器人协作场景，并分析人机交互状况。”
在传统的社交机器人实验中，受试者需求在实验中或实验后向研讨人员反馈客观体验和感知。根据搜集到的信息，研讨人员再展开量化分析工作。Kumar分析说：“但是，打断实验对象或让实验对象回忆这样的方法并不能较好地保持实验的残缺性或提供准确的信息。因此，新框架转而让受试者在HRC中生成事情标记。我们的框架还为研讨人员提供了可以回放和可视化HRC实验的界面。并且，数据分析的形式也愈加完善。”随着可穿戴设备和物联网（IoT）的兴起，人类生理数据的搜集变得愈加容易。因此，HRC新框架的开发变得更有价值。
Kumar等以为，在HRC框架系统中，人类用户和机器人的举动都会遭到监控，信息在他们之间共享。这会使两者有更好的沟通，并最终培育出更高的信任值和提高消费力。在将来，Kumar等计划将他们的数据与其他HRI研讨人员共享。他说：“下一步，我们的研讨将集中于开发生理计算系统的残缺用户界面运用，以处理记录信号、提取信息、机器学习算法分析和反馈等全过程。这项研讨的最终目的是生成一个数据库，以用于了解和推断人类的生理反应，进而协助机器人产生顺应性行为。”
原创编译：雷鑫宇 审稿：西莫 责编：张梦
期刊来源：IEEE会议论文、arXiv.org等
原文链接：https://techxplore.com/news/2019-08-human-physiological-responses-interactions-robots.html
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