研究人员在人机协作期间深入了解大脑活动

德克萨斯 A&M 大学的一组研究人员使用功能性近红外光谱来捕捉人机协作完成制造任务期间的功能性大脑活动。

人类与机器人之间的协作在许多行业中变得越来越普遍，这凸显了确保两者之间有效和顺畅关系的必要性。实现这种关系的一个基本方面是人类愿意信任机器人的行为，但事实证明，由于主观性，很难跟踪这一点。

人类自主信任研究

Ranjana 博士是 NeuroErgonomics 实验室的副教授兼主任，她表示，她实验室的人机自主信任研究与其他专注于安全关键工作领域中人机交互的项目不同。

“虽然到目前为止我们的重点是了解操作员的疲劳和压力状态如何影响人类与机器人的交互方式，但信任成为一个重要的研究结构，”梅塔说。“我们发现，当人类感到疲倦时，他们会放松警惕，变得对自动化更加信任。然而，为什么会这样成为一个需要解决的重要问题。”

这项新研究发表在《人为因素：人因工程学会杂志》上。

它侧重于理解涉及操作员信任行为的大脑-行为关系，这可能受到人类和机器人因素的影响。

捕捉功能性大脑活动

当操作员与机器人合作完成制造任务时，该实验室依靠功能性近红外光谱来捕捉功能性大脑活动。研究发现，错误的机器人动作会降低操作员对机器人的信任，而这种不信任与额叶、运动和视觉皮层区域的激活增加有关。这些变化表明工作量的增加和态势感知的提高。研究小组发现，不信任行为也与这些大脑区域协同工作的脱钩有关。根据 Mehta 的说法，在更高的机器人自主水平下，脱钩更大。

“我们发现最有趣的是，当我们比较可靠性条件下的大脑激活数据（使用正常和错误的机器人行为进行操作）与机器人中操作员的信任水平（通过调查收集）时，神经特征会有所不同，”Mehta 说。“这强调了理解和衡量人机协作中信任的大脑行为关系的重要性，因为仅对信任的感知并不能说明操作员的信任行为是如何形成的。”

根据该研究的主要作者和最近的工业工程专业学生 Sarah Hopko 博士的说法，神经反应和对信任的感知是信任和不信任行为的症状。它们传递有关如何通过不同的机器人行为建立、破坏和修复信任的信息。她还表示，神经活动和眼动追踪等多模态信任指标的优势可以揭示新的视角。

该团队现在将寻求将研究扩展到其他领域，例如应急响应。他们还将寻求了解对多人机器人团队的信任如何影响安全关键环境中的团队合作和任务工作。

“这项工作至关重要，我们有动力确保人类在环机器人设计、评估和集成到工作场所能够支持和增强人类能力，”Mehta 总结道。

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