論文の概要: Online Multimodal Workload Assessment in Contact-Rich Physical Human-Robot Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.18031v1
• Date: Wed, 16 Sep 2026 02:30:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:53.611185
• Title: Online Multimodal Workload Assessment in Contact-Rich Physical Human-Robot Interaction
• Title（参考訳）: コンタクトリッチ物理ロボットインタラクションにおけるオンラインマルチモーダルワークロード評価
• Abstract要約: 本稿では,インタラクションレンチ,平面工具中心点(TCP)キネマティクス,皮膚コンダクタンスレベル(SCL)を4つの解釈可能なワークロード関連要素に統合したオンラインマルチモーダルアセスメントフレームワークを提案する。 この枠組みは, 温度, 音響ノイズ, 照度の組み合わせを2つのアクチタンス制御モードで制御し, 被験者24名に対して評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.181983959637693
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contact-rich physical human--robot interaction (pHRI) imposes time-varying demands associated with physical interaction, motor regulation, and physiological response, motivating continuous assessment of interaction workload. This paper presents an online multimodal assessment framework that integrates interaction wrench, planar tool-center-point (TCP) kinematics, and skin conductance level (SCL) into four interpretable workload-related factors. Their relative contributions are adjusted using path curvature to reflect changes in motion demand and task progression to account for gradual physiological variation over time. The framework was evaluated with 24 participants across 18 controlled combinations of temperature, acoustic noise, and illuminance under two admittance-control modes. Strict leave-one-subject-out (LOSO) evaluation used standardized pupil diameter ($\mathrm{PD}_z$) as an independent physiological reference and included comparisons with static variants and representative state-of-the-art learning-based baselines. The proposed framework achieves a cohort-mean $30\,\mathrm{s}$ block-wise Spearman correlation of $ρ_{30}=0.308$ with the physiological reference, with positive subject-level correspondence in 23 of 24 participants. Its overall performance is comparable to the state-of-the-art learning-based baseline. At the same time, our framework keeps the assessment process transparent through explicit workload-related factors and defined weighting rules, while outperforming the corresponding fixed-weight formulation. The framework also maintains consistent performance across the two tested admittance-control modes. These results support a transparent and interpretable approach to continuous interaction workload assessment in contact-rich pHRI.
• Abstract（参考訳）: 接触に富んだ物理的人間-ロボット相互作用(pHRI)は、物理的相互作用、運動調節、生理的応答に関連する時間的要求を課し、相互作用のワークロードの継続的な評価を動機付けている。 本稿では,インタラクションレンチ,平面工具中心点(TCP)キネマティクス,皮膚コンダクタンスレベル(SCL)を4つの解釈可能なワークロード関連要因に統合したオンラインマルチモーダルアセスメントフレームワークを提案する。 彼らの相対的な寄与は、時間とともに徐々に変化する生理的変化を考慮するために、運動要求の変化とタスク進行の変化を反映するために経路曲率を用いて調整される。 この枠組みは, 温度, 音響ノイズ, 照度の組み合わせを2つのアクチタンス制御モードで制御し, 被験者24名に対して評価した。 Strict leave-one-subject-out (LOSO) の評価では, 標準瞳孔径 (\mathrm{PD}_z$) を独立した生理的基準として用い, 静的変種と代表的な最先端学習ベースラインとの比較を行った。 提案手法は, 被験者24名中23名のうち, 正の主観レベル対応を持ち, 生理的基準である$ρ_{30}=0.308$のコホート平均$30\,\mathrm{s}$ブロックワイドスピアマン相関を実現する。 全体的なパフォーマンスは、最先端の学習ベースラインに匹敵する。 同時に、我々のフレームワークは、明示的なワークロード関連要因と定義された重み付けルールを通じて、評価プロセスを透過的に保ちながら、対応する固定重み付けの定式化よりも優れています。 このフレームワークは、2つのテストされたアクセタンス制御モードで一貫したパフォーマンスも維持する。 これらの結果は,接触リッチpHRIにおける連続的相互作用負荷評価に対する透過的かつ解釈可能なアプローチを支持する。

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