論文の概要: Multimodal Physiological Assessment of Contact-Rich Physical Human-Robot Interaction Under Varying Environmental Conditions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.14969v1
- Date: Fri, 12 Jun 2026 21:41:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-16 16:21:32.544482
- Title: Multimodal Physiological Assessment of Contact-Rich Physical Human-Robot Interaction Under Varying Environmental Conditions
- Title（参考訳）: 環境条件下での接触力と人間とロボットの相互作用のマルチモーダル生理学的評価
- Authors: Yanyi Chen, Xi Wang, Min Deng,
- Abstract要約: 実環境における物理的人間-ロボット相互作用(pHRI)は、オペレーターが接触に富んだタスク中に環境条件を変動させることを露呈する。
伝統的なタスク中心の評価は、これらのストレスによって課される生理的負担を見落としている。
我々は18種類の温度, 音響ノイズ, 照度の組み合わせで, 接触リッチな追跡作業を含むマルチモーダル実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.078324333919674
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Physical human-robot interaction (pHRI) in real-world settings exposes operators to fluctuating environmental conditions during contact-rich tasks. Traditional task-centric evaluations overlook the physiological burdens imposed by these stressors. Therefore, we conducted a multimodal empirical study involving contact-rich tracing tasks under 18 distinct combinations of temperature, acoustic noise, and illuminance. Synchronously, we recorded electrodermal activity (EDA), surface electromyography (sEMG), eye-tracking data, and subjective environmental comfort ratings. Evaluating these physiological signals alongside execution data revealed hidden physiological costs not captured by objective performance. The results revealed that task performance remained stable across all environmental conditions. Autonomic workload, indexed by tonic skin conductance level (SCL), increased with temperature, while physical and cognitive workload were unaffected. Perceived environmental comfort showed no significant association with tracing error or completion time. These findings reveal a compensatory mechanism where operators maintain consistent performance by increasing their physiological effort to suppress thermal discomfort. Such insight motivates the development of physiology-aware control architectures that leverage real-time physiological metrics to reduce operator workload in unstructured environments.
- Abstract（参考訳）: 実環境における物理的人間-ロボット相互作用(pHRI)は、オペレーターが接触に富んだタスク中に環境条件を変動させることを露呈する。
伝統的なタスク中心の評価は、これらのストレスによって課される生理的負担を見落としている。
そこで我々は18種類の温度, 音響ノイズ, 照度の組み合わせで, 接触リッチな追跡作業を含むマルチモーダル実験を行った。
同時に、電磁気放射能(EDA)、表面筋電図(sEMG)、視線追跡データ、主観的環境快適度を計測した。
これらの生理的信号と実行データとを併用して評価したところ、客観的なパフォーマンスによって捉えられていない隠れ生理的コストが明らかとなった。
その結果,全ての環境条件においてタスク性能は安定であった。
トニックスキンコンダクタンスレベル(SCL)を指標とした自律的作業負荷は温度とともに増加し,身体的および認知的作業負荷は影響を受けなかった。
環境の快適さは追跡誤差や完了時間と有意な相関は認められなかった。
これらの結果から, 熱的不快感を抑制するための生理的努力を増大させることにより, 操作者が一貫した性能を維持するための補償機構が明らかとなった。
このような洞察は、非構造環境におけるオペレータの負荷を軽減するためにリアルタイムな生理的指標を活用する生理的意識制御アーキテクチャの開発を動機付けている。
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