1. 引言與概述
本研究探討現代工業自動化嘅一個關鍵瓶頸：人機共享工作空間中嘅有效溝通。雖然協作機械人（cobots）已經打破咗物理障礙，但認知同溝通上嘅差距仍然存在。本研究提出，非語言提示——特別係機械人末端執行器上嘅顏色編碼LED訊號同平板電腦上嘅動畫情感顯示——可以彌合呢個差距，提升安全同工作流程效率。
核心假設係，將功能性意圖訊號（LED）同社會情感提示（面部表情）結合，喺碰撞預期、溝通清晰度同用戶感知方面嘅表現會優於單獨使用LED。
2. 方法與實驗設計
採用受試者內設計，嚴格測試唔同嘅溝通模式。
2.1 機械人平台與改裝
測試平台係Franka Emika Panda機械臂。進行咗兩項關鍵改裝：
- LED燈條：安裝喺末端執行器上。顏色表示意圖：綠色表示安全/靜止，琥珀色表示注意/慢速移動，紅色表示停止/碰撞風險。
- 情感顯示：安裝喺機械人底座附近嘅平板電腦顯示一個動畫面孔。表情由中性到驚訝/擔憂，根據與工人嘅接近程度觸發。
2.2 實驗條件
測試咗三種唔同嘅溝通條件：
- 條件A（僅LED）： 基本顏色編碼燈光訊號。
- 條件B（LED + 反應式情感顯示）： LED訊號加上因應即將發生嘅碰撞風險而觸發嘅面部表情。
- 條件C（LED + 預先式情感顯示）： LED訊號加上喺潛在碰撞之前出現嘅面部表情，表示預測性意圖。
2.3 參與者與數據收集
N=18名參與者與機械人進行協作組裝任務。數據從以下三方面收集：
- 客觀指標： 位置追蹤（反應時間、與機械人嘅最小距離）。
- 主觀指標： 任務後問卷調查（NASA-TLX用於工作量評估，自訂量表用於感知安全、溝通清晰度同機械人互動性）。
3. 結果與分析
研究結果揭示咗一個細微且有些反直覺嘅情況。
3.1 碰撞預期表現
關鍵結果： 喺三種條件之間，碰撞預期時間或最小避讓距離並無發現統計學上顯著嘅差異。簡單嘅LED訊號喺幫助人類避開機械人方面，同更複雜嘅情感顯示一樣有效。
圖表含義： 「平均反應時間（毫秒）」嘅柱狀圖可能會顯示三條柱（對應條件A、B、C），誤差棒重疊，表明無實際差異。
3.2 感知清晰度與互動性
分歧結果： 雖然客觀表現相似，但主觀感知唔同。問卷數據表明，包含情感顯示嘅條件（B同C）喺感知機械人互動性同社會存在感方面評分顯著更高。
圖表含義： 「感知互動性分數」嘅折線圖會顯示出從條件A（最低）到條件C（最高）嘅明顯上升趨勢。
3.3 任務效率指標
關鍵結果： 任務完成時間同錯誤率並未因加入情感顯示而改善。僅LED條件提供咗足夠資訊以高效執行任務，而無需處理額外情感提示可能帶來嘅認知負荷。
核心表現發現
無顯著改善
與單獨使用LED訊號相比，情感顯示並未增強客觀安全性（碰撞預期）或任務效率指標。
核心感知發現
感知互動性提升
包含情感顯示嘅條件喺機械人互動性同社會存在感方面評分更高，儘管無表現增益。
4. 技術實現細節
系統邏輯可以形式化。監控機械人狀態同人類位置 $p_h$。根據機械人同人類之間嘅距離 $d = ||p_r - p_h||$ 計算風險場 $R(d)$。
LED訊號 $L$ 係 $R(d)$ 嘅直接函數：
$L = \begin{cases} \text{綠色} & R(d) < \tau_{safe} \\ \text{琥珀色} & \tau_{safe} \leq R(d) < \tau_{warning} \\ \text{紅色} & R(d) \geq \tau_{warning} \end{cases}$
其中 $\tau_{safe}$ 同 $\tau_{warning}$ 係根據經驗確定嘅閾值。反應式條件（B）中嘅情感顯示 $E$ 喺 $R(d) \geq \tau_{warning}$ 時觸發。喺預先式條件（C）中，佢係基於人類運動嘅預測模型觸發，嘗試喺 $R(d)$ 達到警告閾值之前發出意圖訊號。
5. 批判性分析與專家解讀
核心見解： 呢篇論文為鍾情於擬人化嘅HRI設計師提供咗一個關鍵而清醒嘅現實檢驗。其核心發現——「情感顯示增加咗感知互動性，但並未改善功能表現」——係一個分水嶺時刻。佢迫使策略上出現分歧：我哋係為咗用戶參與度定係操作吞吐量而設計？喺高風險、效率驅動嘅共享工作空間中，呢項研究表明，複雜嘅社交提示可能只係「協作機械人化妝品」，增加認知負擔，但對安全或速度無回報。LED燈條呢種簡單、低成本、明確嘅訊號，成為咗無名英雄。
邏輯流程與優勢： 實驗設計穩健。受試者內方法控制咗個體差異，三部分條件結構（僅LED、反應式、預先式）優雅地隔離咗情感提示時機呢個變量。同時使用客觀（運動追蹤）同主觀（問卷）指標係黃金標準，揭示咗人們感覺同實際行動之間嘅關鍵分歧。呢點同人機互動其他領域嘅發現一致，例如MIT媒體實驗室關於「平靜技術」嘅研究，該研究主張資訊設計應處於注意力邊緣，直到需要時先出現。
缺陷與錯失機會： 研究嘅主要弱點係規模（N=18）同可能同質嘅參與者群體（學術環境），限制咗對唔同工業工人嘅普遍性。此外，「情感顯示」只係平板電腦上嘅2D卡通圖像——與波士頓動力Spot或軟銀Pepper等高級社交機械人平台研究嘅集成、細微表情相差甚遠。一個更具物理體現或更複雜嘅表情會改變結果嗎？研究亦未探索長期效應；情感顯示嘅新奇感可能會減退，或者其實用性可能會隨熟悉度而增加，呢種現象喺縱向HRI研究中觀察到。
可行見解： 對於業界從業者，指令好清晰：優先考慮清晰度而非魅力。 首先投資於穩固、直觀嘅功能性訊號（例如設計良好嘅LED狀態），直接對應機械人動作狀態。只有喺呢個基礎奠定之後，先應該考慮添加情感層次，並且要對其特定效用有清晰假設——可能係為咗減少長期疲勞、提高複雜任務中嘅信任，或者輔助培訓。呢項研究呼應咗開創性著作《媒體等同論》（Reeves & Nass）嘅原則——人們以社交方式對待媒體——但增加咗一個關鍵嘅工業警告：當任務係程序性同目標導向時，社交對待並唔總係轉化為功能改善。
6. 分析框架與案例示例
框架：「功能-社交溝通矩陣」
呢項研究啟發咗一個簡單嘅2x2框架，用於評估HRI溝通模式：
| 高功能效用 | 低功能效用 | |
|---|---|---|
| 高社交參與度 | 理想 例如，一個既能指示方向又感覺自然嘅手勢。 | 分散注意力嘅裝飾 例如，本研究嘅情感顯示——受歡迎但對任務無幫助。 |
| 低社交參與度 | 高效工具 例如，僅LED訊號——清晰、有效，但「冷淡」。 | 無效 例如，嘈雜工廠中嘅微弱聲音提示。 |
案例應用： 考慮一個汽車裝配線，協作機械人將重型工具遞俾工人。
• LED訊號（高效工具）： 夾具上嘅綠燈表示「我穩固地握住工具，你可以攞走。」呢個功能效用高，社交參與度低。佢安全地完成任務。
• 添加點頭動作（理想）： 編程機械臂喺綠燈亮起時做出輕微、緩慢嘅「點頭」動作。呢個可以強化「準備好遞交」狀態（功能性），同時利用生物學上直觀嘅社交提示，可能減少工人嘅認知驗證負荷。然而，呢項研究會提醒，要對呢個點頭動作進行A/B測試，以確保佢確實提高咗交接速度或降低錯誤率，而不僅僅係受歡迎程度。
7. 未來應用與研究方向
呢項研究開闢咗幾個關鍵方向：
- 自適應與個性化界面： 未來系統可以適應其溝通風格。對於新學員，機械人可能同時使用LED同情感顯示以增強安心感。對於重複任務嘅熟練工人，佢可以切換到僅LED模式以實現最高效率，減少認知負荷。NASA嘅自適應自動化研究同智能輔導系統領域為此提供咗堅實基礎。
- 縱向與生態學研究： 關鍵嘅下一步係從實驗室短期試驗轉向實際工廠中嘅長期實地研究。社交提示嘅價值會隨住幾週或幾個月嘅協作而改變嗎？呢點類似於人機自動化互動中嘅縱向信任校準研究。
- 多模態融合： 與其孤立地測試模式，研究應該探索最佳組合同冗餘。一個輕微嘅觸覺振動（例如，喺工人嘅手環中）配搭LED訊號，會否優於單獨使用任何一種，特別係喺視覺混亂嘅環境中？卡內基梅隆大學HCII等機構推進嘅多模態互動領域直接相關。
- 用於錯誤溝通與信任修復嘅情感顯示： 雖然對常規碰撞避免無幫助，但情感顯示可能喺溝通機械人不確定性、系統錯誤或需要人類幫助方面具有獨特威力。抓取失敗後嘅「困惑」或「抱歉」表情，可能比簡單嘅錯誤燈更有效地尋求人類干預，促進更快嘅信任修復——呢個係HRI中嘅主要挑戰。
8. 參考文獻
- Ibrahim, M., Kshirsagar, A., Koert, D., & Peters, J. (2025). Investigating the Effect of LED Signals and Emotional Displays in Human-Robot Shared Workspaces. arXiv preprint arXiv:2509.14748.
- Reeves, B., & Nass, C. (1996). The Media Equation: How People Treat Computers, Television, and New Media Like Real People and Places. CSLI Publications.
- Weiser, M., & Brown, J. S. (1996). Designing Calm Technology. PowerGrid Journal, 1(1).
- Goodrich, M. A., & Schultz, A. C. (2007). Human-Robot Interaction: A Survey. Foundations and Trends® in Human–Computer Interaction, 1(3), 203-275.
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- Breazeal, C. (2003). Toward sociable robots. Robotics and Autonomous Systems, 42(3-4), 167-175.
- MIT Media Lab. (n.d.). Calm Technology. Retrieved from relevant project pages.