重访Fitts列表：双智能体物理人机协作位置/力任务中功能分配的实证研究
机器人学
2026-02-13 v2 人机交互
摘要
在这封信中，我们研究经典的功能分配——将任务分配给人类或机器的原则——是否适用于物理人机协作，这对于为工业5.0提供见解以指导如何最好地增强而非取代工人至关重要。本研究通过进行用户研究（N=26，被试内设计），在一个抽象的混合任务中评估人与机器人之间四种不同的位置/力控制分配，实证检验了Fitts列表在物理人机协作中的适用性。我们假设人类控制位置的功能会实现更好的性能并获得更高的用户评分。当将位置控制分配给人类而力控制分配给机器人时，与相反情况相比，我们观察到在防止过度混合方面有显著改善。这在体力需求和整体系统接受度方面也被感知为更好，同时参与者体验到了更大的自主性、更多的参与感和更少的挫败感。一个有趣的发现是，监督角色（当机器人同时控制位置和力时）在主观接受度方面被评为第二好。另一个令人惊讶的发现是，如果位置控制被委托给机器人，参与者感知到的自主性远低于力控制被委托给机器人的情况。这些发现实证支持将Fitts原则应用于物理协作的静态功能分配，同时也揭示了重要的细微用户体验权衡，特别是在委托位置控制时关于感知自主性的权衡。
引用
@article{arxiv.2505.04722,
title = {Fitts' List Revisited: An Empirical Study on Function Allocation in a Two-Agent Physical Human-Robot Collaborative Position/Force Task},
author = {Nicky Mol and J. Micah Prendergast and David A. Abbink and Luka Peternel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.04722},
year = {2026}
}
备注
8 pages, 6 figures, published in IEEE Robotics and Automation Letters, col. 11, no. 1, January 2026