Development of a Neuroergonomic Assessment for the Evaluation of Mental Workload in an Industrial Human–Robot Interaction Assembly Task: A Comparative Case Study
Notice bibliographique
Résumé
The disruptive deployment of collaborative robots, named cobots, in Industry 5.0 has brought attention to the safety and ergonomic aspects of industrial human–robot interaction (HRI) tasks. In particular, the study of the operator’s mental workload in HRI activities has been the research object of a new branch of ergonomics, called neuroergonomics, to improve the operator’s wellbeing and the efficiency of the system. This study shows the development of a combinative assessment for the evaluation of mental workload in a comparative analysis of two assembly task scenarios, without and with robot interaction. The evaluation of mental workload is achieved through a combination of subjective (NASA TLX) and real-time objective measurements. This latter measurement is found using an innovative electroencephalogram (EEG) device and the characterization of the cognitive workload through the brainwave power ratio β/α, defined after the pre-processing phase of EEG data. Finally, observational analyses are considered regarding the task performance of the two scenarios. The statistical analyses show how significantly the mental workload diminution and a higher level of performance, as the number of components assembled correctly by the participants, are achieved in the scenario with the robot.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».