遥操作车辆导航性能中基于触觉与视觉反馈的研究

《Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting》：On Navigation Performance Using Haptic and Visual Feedback for Teleoperated Vehicles

　　

遥操作机器人（如无人地面车辆，UGV）被部署于复杂或危险环境中，操作员须处理多项任务。UGV可在控制过程中提供视觉与触觉（haptic）反馈。研究人员考察了在单任务与双任务条件下，触觉反馈如何影响绩效与主观工作负荷。研究引入次级算术任务以模拟真实世界认知负荷。二十四名参与者使用触觉接口控制虚拟机器人在不同反馈组合的环境中通行；其中一半试验同时完成算术任务。结果表明：触觉反馈可缓解双任务操作中的速度损失，但参与者的算术正确响应数减少。研究发现触觉可改善主遥操作绩效，同时会从并发任务中抽取资源。结果凸显了运动绩效与认知任务准确性之间的权衡，可为遥操作系统设计及高负荷多任务环境中触觉反馈的使用提供依据。

研究背景方面，移动机器人遥操作常用于对人类有伤害风险的任务，系统可通过视觉与力（触觉）信息辅助操作员。力触觉（force-haptic）反馈指机器人在接近或碰撞物体时通过控制设备给操作员施加排斥力。已有研究认为视觉—触觉组合可提升态势感知与导航绩效，且在高中枢负荷、多任务条件下尤其有效；但也有研究指出触觉并非普遍有益，在视觉受损、依赖形成或特定学习情境中效果有限。遥操作常伴随时延、画面丢失与附加任务，因此“视觉退化时触觉反馈如何影响其绩效”仍是开放问题。研究人员据此在模拟遥操作环境中，考察不同视觉退化水平下，触觉反馈对同时进行的认知与运动任务的影响，并假设视觉—触觉反馈即使在次级任务存在时也能改善导航绩效。该论文发表于《Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting》。

关键技术方法上，研究人员采用被试内设计，纳入24名参与者（23.3±4.29岁，男15、女9），经口头招募与大学实验参与系统征集。实验设公平视觉（每5 s遮挡1 s）与退化视觉（每5 s遮挡2.5 s）两类视觉条件，以及触觉存在与缺失两类力反馈条件，共4种条件各6试次、合计24试次。半数试次加入串行减3算术任务以诱导认知负荷。硬件使用3D Systems Touch Haptic Device控制虚拟领导者UGV（leader UGV），跟随者UGV（follower UGV）带避障并生成背离障碍的斥力；时延100–200 ms，俯视第三人称视图，6个迷宫随机呈现。每3试次后填NASA任务负荷指数（NASA-TLX）。统计用线性混合效应（LME）模型，参与者为随机效应，反馈与任务类型为固定效应。

Results

研究人员发现触觉反馈显著提高机器人平均速度，并存在任务类型×视觉条件、触觉×视觉的二阶交互；更重要的是任务类型×视觉条件×触觉反馈的三阶交互显著（Estimate=0.07，95% CI:[0.01,0.13]，p=.028），说明在退化视觉与双任务下触觉可缓解速度与绩效损失。导航总时长无显著主效应或交互。次级任务中，触觉×视觉对正确率有显著二阶交互（Estimate=?0.04，95% CI:[?0.09,?0.01]，p=.018），退化视觉下触觉使算术正确数下降，提示触觉带来认知干扰；列出的整数总数不受反馈影响。

Discussion

研究人员指出，双任务下触觉对平均速度有保绩效作用，但总时间未变，可能路径变长抵消了收益；触觉在退化视觉下降低次级任务正确率，体现操作员层面的速度—准确性权衡（speed–accuracy trade-off）。若任务以机器人速度优先（如伤员后送），可加触觉；若以操作员认知表现为先，宜去掉触觉。研究延续Holland et al.（2024）框架但加入双任务，结果与前者“低负荷下触觉损害导航”形成对照：外源认知负荷下触觉可维持退化视觉中的平均速度。局限包括模拟环境外推需谨慎、未评估遥操作/游戏经验、设备迟滞摩擦等非线性。未来应在真实机器人平台与更复杂环境中验证。

研究结论部分译为：本项关于机器人遥操作中视觉与触觉反馈条件的研究显示，触觉反馈可能具有情境依赖性。在较高认知负荷下，触觉反馈以平均速度形式保全机器人导航绩效，尽管完成时间未改变。同时，在退化视觉反馈期间提供触觉与次级任务正确率降低相关，凸显操作员层面的速度—准确性权衡。这些结果可为机器人遥操作系统设计提供见解，帮助依据任务优先级决定应包含哪些反馈模态。未来工作将用真实机器人平台验证上述效应，并在更复杂、真实的环境中测试。