工业机器人远程操作中力反馈仿真的神经行为评估

远程机器人操作的成功建立在人机界面的有效设计之上，为人类操作员提供有关远程工作场所的必要感官，涉及多模态感官线索，如视觉，音频和触觉反馈。特别是远程机器人控制接口中的力反馈设计是中心兴趣，并且正在成为远程操作的双边控制系统的主要特征，因为它有助于提供有关典型施工操作中繁重的物理交互和过程的反馈。尽管如此，人们对力反馈仿真解决方案如何影响人类操作员的感知和行为反应知之甚少。

本文研究了典型工业阀门操作实验（n = 21）中双侧控制系统操作人员的神经行为性能。该实验测试了两种力反馈条件：现实（系统在阀门操作操作中复制完全相同的扭矩感觉）和Medited（模拟将操作员端的力减少50%，以实现更灵活的控制）。

参与者的表现通过各种指标进行评估，包括任务绩效，人类绩效和操作速度均匀性。数据是通过眼动追踪，神经成像（功能性近红外光谱，fNIRS），运动分析和NASA TLX调查收集的。