人機共享工作空間中的LED信號與情感顯示研究

目錄

• 1. 緒論
• 2. 研究方法
  • 2.1 實驗設置
  • 2.2 測試條件
• 3. 技術實現
  • 3.1 LED信號系統
  • 3.2 情感顯示演算法
• 4. 結果與分析
  • 4.1 效能指標
  • 4.2 使用者感知
• 5. 程式碼實現
• 6. 未來應用
• 7. 參考文獻

1. 緒論

人機在共享工作空間中的協作需要有效的溝通，以確保安全與效率。本研究探討透過LED信號和情感顯示的非語言溝通如何提升人機互動。這項研究解決了在工業環境中，當聽覺溝通因背景噪音而不可靠時，如何在維持工作流程效率的同時預防碰撞的關鍵挑戰。

2. 研究方法

實驗邀請了18位參與者與配備末端執行器LED燈條和平板動態臉部顯示的Franka Emika Panda機器人進行協作。研究評估了三種溝通條件對碰撞預期和任務表現的影響。

2.1 實驗設置

機器人系統配置了代表不同移動意圖的顏色編碼LED信號：綠色表示安全移動，黃色表示注意，紅色表示即將發生碰撞風險。情感顯示系統使用平板電腦展示對應機器人避碰意圖的臉部表情。

2.2 測試條件

• 條件A：僅使用LED信號
• 條件B：LED信號搭配反應式情感顯示
• 條件C：LED信號搭配預警式情感顯示

3. 技術實現

3.1 LED信號系統

LED控制系統採用基於機率的方法來判定碰撞風險。系統使用以下公式計算機器人末端執行器與操作人員之間的距離：

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

其中$d$為當前距離，$d_0$為安全閾值，$k$為敏感度參數。

3.2 情感顯示演算法

情感顯示系統實現了具有三種主要情感狀態的有限狀態機：中性、關注和警戒。狀態間的轉換由接近閾值和移動速度觸發。

4. 結果與分析

4.1 效能指標

4.2 使用者感知

問卷結果顯示，情感顯示顯著提升了感知互動性（p < 0.05），但與僅使用LED信號相比，並未改善溝通清晰度或任務效率。

5. 程式碼實現

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):
        # 標準化風險計算
        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. 未來應用

本研究結果對工業機器人、醫療機器人和服務機器人領域具有重要意義。未來工作應聚焦於能從個別使用者回應和情感解讀文化差異中學習的適應性情感顯示系統。

7. 參考文獻

1. Ibrahim, M., 等人。"研究LED信號與情感顯示在人機共享工作空間中的影響。" arXiv:2509.14748 (2025)。
2. Breazeal, C. "設計社交機器人。" MIT出版社 (2002)。
3. Bartneck, C., 等人。"CAROQ頭部：用於情感交流的頭形介面。" 機器人與自主系統 (2020)。
4. Goodfellow, I., 等人。"生成對抗網路。" 神經資訊處理系統進展 (2014)。

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