Usability evaluation of emerging virtual reality technologies in telerobotics
Notice bibliographique
Résumé
Recent technological advancements in robotic systems have led to increasing exposure of humans to these systems. Therefore, the quality of Human-Robot Interactions (HRI), which effect adoption of robots by human operators, is increasingly important [1]. This is particularly true in telerobotic applications, where users can only operate a robot remotely and a problematic interface can have major implications. Therefore, the objective of this study is to investigate whether using a head-mounted display and a hand-tracking device in the development of HRI systems can result in better interactions. Hence, usability testing was performed via user studies considering three factors: effectiveness, efficiency, and user satisfaction. Three different HRI modes were developed: manual, Virtual Reality (VR), and Mixed Reality (MR). The manual mode involved manual control of a robotic arm using a keyboard with visual feedback on a monitor. The VR mode entailed controlling the robotic arm by hand gestures using Leap Motion and visual feedback from a VR environment provided through Oculus Rift. The MR mode was similar to the VR, but the visual feedback was augmented with views from two cameras provided to the user through Oculus Rift. These modes were used to perform a pick-and-place task. Effectiveness was evaluated by measuring the success rates of each mode and performing an error analysis; efficiency was examined by considering the time-of-completion; and user satisfaction was subjectively measured using a Likert-type questionnaire. Statistical analysis revealed that the VR mode was the most efficient and effective and also resulted in fewer human and system errors. Users' gaming experience was also considered as a factor, but had no effect on the effectiveness or efficiency of any mode. Therefore, it is concluded that users require no prior experience, and consequently training, to achieve effective and efficient HRI using this mode. Moreover, the questionnaire revealed that users were highly satisfied with both VR and MR modes, with no clear preference. To conclude, the application of Oculus Rift and Leap Motion results in more effective and efficient HRI, and is recommended for use in real-world applications similar to pick-and place tasks, such as in the manufacturing industry.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».