Perceived Safety
- 又称: subjective safety
- 类别: Control › Human in the loop
- 标签: human-robot-interaction, safety, user-studies, trust, evaluation
一个人在与机器人交互或在机器人附近时,感到有多安全、多平静、多不受威胁;这与机器人客观上有多安全不同。
定义
感知安全(perceived safety)是一个人在机器人身边时主观上感到安全的程度:在实际的或想象的交互中,没有恐惧、压力或受威胁感。它的反面是感知危险,即预期交互可能造成伤害。感知安全与物理安全是分开的。一台机器人可以被设计成严格保持在力和速度限制之内,却仍然让人紧张;一台机器人也可以看起来无害,却带有真实的风险。
影响感知安全的因素很多。运动特性是其中最强的因素之一:速度、加速度、机器人靠得多近、接近的方向,以及它的运动是否平稳、可预测。机器人的尺寸、外观、声音,以及它是否通过灯光、目光或易读的运动表明自己的意图,也都有影响;此人与机器人打交道的经验、对交互的控制感以及对系统的信任同样重要。感知安全往往随接触而变化,这使它容易受到新奇效应的影响。
测量它主要有三种方式。问卷让人们对自己的感受打分,例如 Godspeed 问卷中的感知安全分量表,或较新的专门测量感知危险的量表。皮肤电导和心率等生理指标捕捉交互过程中的唤醒水平。行为指标观察人们的实际举动:他们站得多远,是否犹豫、退缩,或放慢自己手头的工作。每种方式都有弱点,因此研究常常把它们结合起来使用。
为何重要
在机器人旁边感到不安全的人,工作会更慢、保持距离、避免使用它,甚至完全拒绝接受它,即使这台机器人在物理上是安全的。因此,要让协作机器人、服务机器人和辅助机器人在实际中发挥作用,就必须在设计物理安全的同时也为感知安全进行设计。
主要应用
- 调整协作机器人和移动机器人的速度、距离和接近路径
- 在人机交互研究中评估用户体验
- 设计灯光、声音和易读运动等意图信号
- 辅助、护理和服务机器人的接受度研究
- 在部署前比较机器人的设计或行为
实际应用
一个在医院走廊部署移动操作机器人的团队测试了三种接近行为:以正常速度直线接近、较慢的接近,以及沿弧线从正面接近并在伸手之前停顿一下。每位参与者以随机顺序体验全部三种行为,同时佩戴记录皮肤电导的腕带,之后在感知安全问卷上为每种行为打分。团队还测量了参与者向后退了多远。沿弧线、较慢且带停顿的接近获得了最好的评分和最小的后退距离,因此成为在人附近的默认行为,而较快的运动则保留给空走廊。
常见误解
- 只要机器人符合安全标准,人们就会感到安全 — 符合物理安全要求并不能保证用户感到舒适
- 感知安全只取决于机器人 — 人的经验、控制感和情境都对它有很大影响
- 一个问卷题目就足以测量它 — 简短的量表可能不可靠,因此研究常把经过验证的量表与行为数据和生理数据结合起来
- 感知安全保持不变 — 随着人们熟悉一台机器人,它常常会发生变化
谁需要了解
- 设计用户研究的 HRI 研究人员
- 调整人附近运动的工程师
- 服务机器人和辅助机器人的产品设计师
- 从事协作工作站工作的安全工程师
相关技术
- 易读运动规划(Legible Motion Planning)
- 空间关系学(Proxemics)
- 皮肤电反应传感(Galvanic Skin Response Sensing)
- 速度和间距监控(Speed and Separation Monitoring)
- Likert 量表和语义差异量表(Likert and Semantic Differential Scales)
相关术语
- Godspeed Questionnaire
- Physical Human-Robot Interaction
- Cobot
- Novelty Effect
- Safety Filter
- Trajectory Planning
相关项目
- evo: De-facto standard tool for evaluating and plotting odometry/SLAM trajectories
- Reachy Mini: Open-source desktop robot from Pollen and Hugging Face with an expressive 6-DoF head
- RoboDojo: Manipulation benchmark that runs in Isaac Sim and on real arms
- Inspect Robots: Define a robotics benchmark once, run any policy on any robot
- SenseNova-RoboRSI: Open runtime that runs, scores and improves robot agents driven by language models
- RAI: Vendor-agnostic agent framework for ROS 2 robots and physical AI