Modeling Human-Robot Interaction with QN-MHP

The integration of robots in industrial tasks is becoming increasingly common, and user interfaces (UI) are necessary to establish a human-robot interaction (HRI) with the worker in these environments. However, designing them for industrial tasks can be challenging due to the complexity of the task and the variety of factors that can influence user satisfaction and ergonomic conditions. To address this challenge, the author conducted two designs of a potential HRI and a relative experimental study to understand the characteristics of a UI design for industrial applications. The study developed a model that can simulate accurately the human brain’s response to stimuli through a queuing network structure of processors (QN-MHP). These can predict the user’s mental processes and provide useful information on the user interface, such as the completion time and the perceived workload. The simulation was used to explore how the different UI designs can respond to the needs of efficient task performance, user perception, and mental workload. The simulation results showed that the second UI design, which was designed to solve some ergonomic issues, was more efficient in time, improving task performance. The experiments confirmed these findings because users found it easier to use than the first. Compared to the first interface, the second interface reduced the users’ task completion time without increasing the users’ mental workload. The validation of the model with experimental results indicated its relatively good ability to predict task completion time as well as the workload in two different user interfaces with a relatively small value of the percentage of prediction errors (i.e., 1.47% for task completion time and 2.58% for workload) and the RMSE (i.e., 0.07 for task completion time and 0.02 for workload). The findings suggest that UIs that provide the clearest and most concise information about the task and the robot's actions are key to facilitating HRI in industrial settings. These insights can affect the development of future designs in industrial tasks and contribute to the broader goal of creating safe and efficient human-robot collaborative working environments. The study is significant for industrial applications, as it offers valuable tools to explore different design options and evaluate their impact on users. The model can be used to simulate various HRI scenarios and test different UI designs, allowing for rapid iteration and refinement of existing designs as well as testing new ones. This approach can help reduce the costs and risks associated with developing and testing continuously new designs in real-world environments. Furthermore, the study shows the importance of considering completion time and operators’ workload in designing UIs for HRI in industrial tasks. This highlights the need for a user-centered design approach in combination with a subjective evaluation tool so that designers can quickly consider the needs and expectations of the users through insightful feedback when designing for HRI. In conclusion, the study offers valuable insights into the approach of defining the characteristics of an efficient user interface in terms of time performance and workload perceived in industrial tasks.

L'integrazione dei robot nelle attività industriali sta diventando sempre più comune, e le interfacce utente (UI) sono necessarie per stabilire un'interazione uomo-robot (HRI) con il lavoratore in questi ambienti. Tuttavia, progettarle per le attività industriali può essere una sfida a causa della complessità del compito e della varietà di fattori che possono influenzare la soddisfazione dell'utente e le condizioni ergonomiche. Per affrontare questa sfida, l'autore ha condotto due progettazioni di un potenziale HRI e uno studio sperimentale relativo per comprendere le caratteristiche di una progettazione UI per applicazioni industriali. Lo studio ha sviluppato un modello in grado di simulare con precisione la risposta del cervello umano agli stimoli attraverso una struttura di rete di processori a coda (QN-MHP). Questi possono prevedere i processi mentali dell'utente e fornire informazioni utili sull'interfaccia utente, come il tempo di completamento e il carico di lavoro percepito. La simulazione è stata utilizzata per esplorare come le diverse progettazioni UI possono rispondere alle esigenze di un'efficiente esecuzione del compito, la percezione dell'utente e il carico di lavoro mentale. I risultati della simulazione hanno mostrato che la seconda progettazione UI, che è stata progettata per risolvere alcuni problemi ergonomici, è stata più efficiente in termini di tempo, migliorando l'esecuzione del compito. Gli esperimenti hanno confermato questi risultati perché gli utenti hanno trovato più facile utilizzare la seconda interfaccia rispetto alla prima. Rispetto alla prima interfaccia, la seconda interfaccia ha ridotto il tempo di completamento delle attività degli utenti senza aumentare il carico di lavoro mentale. La validazione del modello con i risultati sperimentali ha indicato la sua relativa buona capacità di prevedere il tempo di completamento delle attività e il carico di lavoro in due diverse interfacce utente con un valore relativamente piccolo dei tassi di errore di previsione (ovvero, 1,47% per il tempo di completamento delle attività e 2,58% per il carico di lavoro) e del RMSE (ovvero, 0,07 per il tempo di completamento delle attività e 0,02 per il carico di lavoro). I risultati suggeriscono che le UI che forniscono le informazioni più chiare e concise sul compito e le azioni del robot sono fondamentali per agevolare l'HRI negli ambienti industriali. Queste intuizioni possono influenzare lo sviluppo di future progettazioni nelle attività industriali e contribuire all'obiettivo più ampio di creare ambienti di lavoro collaborativo uomo-robot sicuri ed efficienti. Lo studio è significativo per le applicazioni industriali, poiché offre strumenti preziosi per esplorare diverse opzioni di progettazione e valutare il loro impatto sugli utenti. Il modello può essere utilizzato per simulare vari scenari di HRI e testare diverse progettazioni UI, consentendo iterazioni rapide e il perfezionamento delle progettazioni esistenti, nonché la prova di nuove soluzioni. Questo approccio può contribuire a ridurre i costi e i rischi associati allo sviluppo e alla prova continua di nuove progettazioni in ambienti reali. Inoltre, lo studio mostra l'importanza di considerare il tempo di completamento delle attività e il carico di lavoro degli operatori nella progettazione delle UI per l'HRI nelle attività industriali. Ciò sottolinea la necessità di un approccio di progettazione centrato sull'utente in combinazione con uno strumento di valutazione soggettiva, in modo che i progettisti possano rapidamente considerare le esigenze e le aspettative degli utenti attraverso un feedback informativo durante la progettazione per l'HRI. In conclusione, lo studio offre preziose intuizioni sull'approccio per definire le caratteristiche di un'efficiente interfaccia utente in termini di prestazioni temporali e carico di lavoro percepito nelle attività industriali.