Signaux LED et Affichages Émotionnels dans les Espaces de Travail Partagés Homme-Robot

Table des Matières

• 1. Introduction
• 2. Méthodologie
  • 2.1 Configuration Expérimentale
  • 2.2 Conditions Testées
• 3. Implémentation Technique
  • 3.1 Système de Signaux LED
  • 3.2 Algorithme d'Affichage Émotionnel
• 4. Résultats et Analyse
  • 4.1 Métriques de Performance
  • 4.2 Perception des Utilisateurs
• 5. Implémentation du Code
• 6. Applications Futures
• 7. Références

1. Introduction

La collaboration homme-robot dans les espaces de travail partagés nécessite une communication efficace pour garantir à la fois la sécurité et l'efficacité. Cette recherche étudie comment la communication non verbale via des signaux LED et des affichages émotionnels peut améliorer l'interaction homme-robot. L'étude aborde le défi crucial de prévenir les collisions tout en maintenant l'efficacité du flux de travail dans des environnements industriels où la communication auditive peut être peu fiable en raison du bruit de fond.

2. Méthodologie

L'expérience a impliqué 18 participants collaborant avec un robot Franka Emika Panda équipé d'une bande LED sur son effecteur terminal et d'un affichage facial animé sur une tablette. L'étude a évalué trois conditions de communication pour évaluer leur impact sur l'anticipation des collisions et la performance des tâches.

2.1 Configuration Expérimentale

Le système robotique a été configuré avec des signaux LED codés par couleur représentant différentes intentions de mouvement : vert pour un mouvement sûr, jaune pour la prudence et rouge pour un risque de collision imminent. Le système d'affichage émotionnel utilisait une tablette pour afficher des expressions faciales correspondant à l'intention d'évitement de collision du robot.

2.2 Conditions Testées

• Condition A : Signaux LED seuls
• Condition B : Signaux LED avec affichages émotionnels réactifs
• Condition C : Signaux LED avec affichages émotionnels préemptifs

3. Implémentation Technique

3.1 Système de Signaux LED

Le système de contrôle LED utilisait une approche probabiliste pour déterminer le risque de collision. Le système calculait la distance entre l'effecteur terminal du robot et l'opérateur humain en utilisant :

$P(collision) = \frac{1}{1 + e^{-k(d - d_0)}}$

où $d$ est la distance actuelle, $d_0$ est le seuil de sécurité, et $k$ est le paramètre de sensibilité.

3.2 Algorithme d'Affichage Émotionnel

Le système d'affichage émotionnel implémentait un automate à états finis avec trois états émotionnels principaux : neutre, inquiet et alerte. Les transitions entre les états étaient déclenchées par des seuils de proximité et la vitesse de mouvement.

4. Résultats et Analyse

4.1 Métriques de Performance

4.2 Perception des Utilisateurs

Les résultats du questionnaire ont montré que les affichages émotionnels augmentaient significativement l'interactivité perçue (p < 0,05) mais n'amélioraient pas la clarté de la communication ou l'efficacité des tâches par rapport aux seuls signaux LED.

5. Implémentation du Code

class EmotionalDisplayController:
    def __init__(self):
        self.states = ['neutral', 'concerned', 'alert']
        self.current_state = 'neutral'
    
    def update_emotion(self, distance, velocity):
        risk_score = self.calculate_risk(distance, velocity)
        
        if risk_score < 0.3:
            self.current_state = 'neutral'
        elif risk_score < 0.7:
            self.current_state = 'concerned'
        else:
            self.current_state = 'alert'
        
        return self.get_emotional_display()
    
    def calculate_risk(self, d, v):
        # Calcul du risque normalisé
        distance_risk = max(0, 1 - d / SAFETY_DISTANCE)
        velocity_risk = min(1, v / MAX_VELOCITY)
        return 0.6 * distance_risk + 0.4 * velocity_risk

6. Applications Futures

Les résultats de la recherche ont des implications significatives pour la robotique industrielle, la robotique de santé et la robotique de service. Les travaux futurs devraient se concentrer sur des affichages émotionnels adaptatifs qui apprennent des réponses individuelles des utilisateurs et des différences culturelles dans l'interprétation des émotions.

7. Références

1. Ibrahim, M., et al. "Investigating the Effect of LED Signals and Emotional Displays in Human-Robot Shared Workspaces." arXiv:2509.14748 (2025).
2. Breazeal, C. "Designing Sociable Robots." MIT Press (2002).
3. Bartneck, C., et al. "The CAROQ head: A head-shaped interface for emotional communication." Robotics and Autonomous Systems (2020).
4. Goodfellow, I., et al. "Generative Adversarial Networks." Advances in Neural Information Processing Systems (2014).

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