The Embodied Cognition paradigm: a novel approach to advancing Human-Robot Collaboration research
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments in Human-Robot Interaction (HRI) have moved beyond reactive, preprogrammed robot responses, aiming instead for collaborative systems where robots actively anticipate and adapt to human actions. By integrating Artificial Intelligence (AI), robots can now interpret a range of human signals, enhancing the naturalness of interactions and making communication in industrial environments more intuitive. This evolution has expanded research to consider the cognitive aspects of robots. In industrial contexts, Human-Robot Collaboration (HRC) in shared physical workspaces has been extensively studied from the perspective of the human operator. However, there is a notable lack of research on the mutual cognition in interaction between humans and robots, who can act as a whole, intelligent system. This paper aims to explore the ontological foundations first and, then, the epistemological knowledge regarding the emerging patterns of evolved forms of HRC in industrial contexts involving physically shared workspaces. Starting from the concept of embodied cognition, the authors introduce and define the Human-Robot Embodiment (HRE) paradigm. HRE descriptors allow for evaluating, both in the design and operations, the degree of mutual embodiment. Also, the HRE approach benefits are discussed in terms of workplace safety and ergonomics, task performance, and reliability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».