可穿戴机器人协同抓取中的人为主导纠错机制及其对信任恢复与行为适应的影响研究

本综述深入探讨了可穿戴机器人协同抓取（Co-Grasping）系统中人主导错误恢复的核心作用。研究通过创新性设计（MWDO结构结合EMG/力传感器），实证分析了机器人错误（如抓取不完整）如何触发人类行为调整（从协作转向合作模式），并揭示了尽管错误暂时降低信任（TPS量表验证），但性能指标（掉落率、任务时间）未受显著影响。关键发现表明：人体动能干预可实现无缝错误恢复，且信任在机器人恢复正常后迅速反弹，为高可靠性人机交互系统设计提供了重要理论依据（HRI领域）。

　　

引言

可穿戴机器人技术的快速发展为人类能力增强提供了新的可能性，尤其在抓取辅助领域。尽管当前机器人系统的准确率已超过90%，但即使1%的抓取失误仍可能导致严重后果，例如掉落高温物体造成烫伤。据统计，人类每日执行抓取动作达4000-7000次，微小误差的累积效应会显著影响用户对自动化系统的信任度，而信任是技术采纳和持续使用的关键因素。

传统抓取技术中，人类主要扮演意图生成角色，等待机器人执行动作，这种串行化流程限制了用户的持续参与。近年来出现的协同抓取设备将人体动力与机器人驱动并行结合，允许动态分配人机角色。本研究首次在腕驱动外骨骼（MWDO）平台上系统探究可恢复性错误对人类行为和信任的影响机制。

材料与方法

研究采用 Wizard-of-Oz 实验范式，通过研究人员远程控制模拟机器人自主响应。9名右利手受试者（平均年龄22.56±3岁）佩戴定制化协同抓取设备完成81次抓取任务。设备集成电位计（测量腕部角度α）、编码器（监测电机位置γ）、5kg负载细胞（测量人机交互力）和肌电传感器（监测腕伸肌活动）。

核心机械结构基于四连杆机构，其运动学关系满足β=β_t0-(Δα+Δγ)，其中β代表夹持器内角。通过有限状态机（FSM）实现三种控制状态：保持开合度、自动闭合和自动开启。在错误试验中，系统以44%概率触发抓取错误（γ_closegoal仅完成20%-60%所需行程），导致β>β_closegoal的不完全抓取。

实验结果

错误恢复行为分析显示，受试者在机器人错误后20%-30%相对时间内启动腕部运动补偿（Δα>0），从机器人主导的合作模式转向人类主导的合作模式。尽管物体掉落率无显著变化（p>0.05），但信任评分显著下降（p=0.003）。力学指标变化显著：总力值（p=0.003）、峰值力相对时间（p=0.0001）和初始力活动（p=0.003）均增加，表明用户通过增强力学干预补偿系统故障。

肌电活动分析呈现差异化响应：虽然总肌肉活动未显着变化，但持续峰值肌肉活动（p=0.008）表明腕伸肌需要维持更长时间的收缩以稳定抓取。这种生理响应与力学行为共同构成了错误恢复的生物力学基础。

后错误阶段分析发现，当机器人性能恢复正常后，大多数行为指标（包括腕部运动、力值参数等）回归基线水平，信任评分也恢复至错误前状态（p>0.05）。但初始力活动（p=0.048）、工作负荷评分（p=0.006）和任务完成时间（p=0.04）呈现持久性改变，暗示错误经历可能诱发长期行为适应。

讨论

本研究首次量化展示了可穿戴协同抓取系统中人主导错误恢复的动态过程。值得注意的是，受试者始终选择在机器人动作完成后才介入（而非同步协作），这可能反映对人类-机器人动作时序协调的本能谨慎。信任度下降与性能指标分离的现象特别值得关注，说明传统以性能为核心的评价体系可能低估了心理因素对技术接受度的影响。

从工程设计角度，错误期间力值增加表明设备需要具备承受意外负载的能力。肌电信号与任务位置的高度相关性提示未来设计需考虑上肢生物力学特征。信任恢复现象证实了可恢复错误不会造成永久性信任损伤，这为容忍性人机交互设计提供了重要依据。

结论

协同抓取范式通过并行化人机驱动通道，创造了动态角色分配的新型交互模式。研究表明：1）人类能够有效主导机器人错误恢复过程；2）尽管错误暂时降低信任，但性能得以维持；3）大多数行为参数在错误终止后恢复基线。这些发现强调了在可穿戴机器人设计中整合人体动能通道的重要性，不仅增强系统鲁棒性，更为构建信任自适应的人机协同系统提供了实证基础。未来研究应拓展错误类型范畴（如灾难性错误），并延长交互时间以考察长期适应机制。