人机共享工作空间中的LED信号与情感显示研究

目录

• 1. 引言
• 2. 研究方法
  • 2.1 实验设置
  • 2.2 测试条件
• 3. 技术实现
  • 3.1 LED信号系统
  • 3.2 情感显示算法
• 4. 结果与分析
  • 4.1 性能指标
  • 4.2 用户感知
• 5. 代码实现
• 6. 未来应用
• 7. 参考文献

1. 引言

人机在共享工作空间中的协作需要有效的通信来确保安全性和效率。本研究探讨通过LED信号和情感显示实现的非语言通信如何增强人机交互。该研究解决了在工业环境中防止碰撞同时保持工作流效率的关键挑战，这些环境中由于背景噪声可能导致听觉通信不可靠。

2. 研究方法

实验涉及18名参与者与一台Franka Emika Panda机器人协作，该机器人的末端执行器装有LED灯带，平板电脑上显示动画面部表情。研究评估了三种通信条件对其碰撞预期和任务绩效的影响。

2.1 实验设置

机器人系统配置了代表不同运动意图的颜色编码LED信号：绿色表示安全运动，黄色表示谨慎，红色表示即将发生碰撞风险。情感显示系统使用平板电脑显示与机器人避碰意图相对应的面部表情。

2.2 测试条件

• 条件A：仅使用LED信号
• 条件B：LED信号配合反应式情感显示
• 条件C：LED信号配合预判式情感显示

3. 技术实现

3.1 LED信号系统

LED控制系统采用基于概率的方法来确定碰撞风险。系统使用以下公式计算机器人末端执行器与人类操作员之间的距离：

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

其中$d$为当前距离，$d_0$为安全阈值，$k$为灵敏度参数。

3.2 情感显示算法

情感显示系统实现了一个有限状态机，包含三个主要情感状态：中性、担忧和警觉。状态之间的转换由接近阈值和运动速度触发。

4. 结果与分析

4.1 性能指标

4.2 用户感知

问卷结果显示，情感显示显著提高了感知交互性(p < 0.05)，但与仅使用LED信号相比，并未改善通信清晰度或任务效率。

5. 代码实现

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):
        # 归一化风险计算
        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. 未来应用

本研究结果对工业机器人、医疗机器人和服务机器人领域具有重要启示。未来工作应聚焦于能够从个体用户响应和情感理解的文化差异中学习的自适应情感显示系统。

7. 参考文献

1. Ibrahim, M., 等. "研究人机共享工作空间中LED信号和情感显示的效果." arXiv:2509.14748 (2025).
2. Breazeal, C. "设计社交机器人." MIT出版社 (2002).
3. Bartneck, C., 等. "CAROQ头部：用于情感通信的头部形状接口." 机器人与自治系统 (2020).
4. Goodfellow, I., 等. "生成对抗网络." 神经信息处理系统进展 (2014).

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