Assembly Complexity Index (ACI) for Modular Robotic Systems: Validation and Conceptual Framework for AR/VR-Assisted Assembly
Notice bibliographique
Résumé
The growing adoption of modular robotic systems presents new challenges in ensuring ease of assembly, deployment, and reconfiguration, especially for end-users with varying technical expertise. This study proposes and validates an Assembly Complexity Index (ACI) framework, combining subjective workload (NASA Task Load Index) and task complexity (Task Complexity Index) into a unified metric to quantify assembly difficulty. Twelve participants performed modular manipulator assembly tasks under supervised and unsupervised conditions, enabling evaluation of learning effects and assembly complexity dynamics. Statistical analyses, including Cronbach’s alpha, correlation studies, and paired t-tests, demonstrated the framework’s internal consistency, sensitivity to user learning, and ability to capture workload-performance trade-offs. Additionally, we propose an augmented reality (AR) and virtual reality (VR) integration workflow to further mitigate assembly complexity, offering real-time guidance and adaptive assistance. The proposed framework not only supports design iteration and operator training but also provides a human-centered evaluation methodology applicable to modular robotics deployment in Industry 4.0 environments. The AR/VR-assisted workflow presented here is proposed as a conceptual extension and will be validated in future work.
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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».