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Effects of Robotic Expertise and Task Knowledge on Physical Ergonomics and Joint Efficiency in a Human-Robot Collaboration Task

Pantano, Matteo und Curioni, Arianna und Regulin, Daniel und Kamps, Tobias und Lee, Dongheui (2024) Effects of Robotic Expertise and Task Knowledge on Physical Ergonomics and Joint Efficiency in a Human-Robot Collaboration Task. In: 22nd IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, Humanoids 2023, Seiten 1-8. IEEE. 2023 IEEE-RAS 22nd International Conference on Humanoid Robots (Humanoids), 2023-12-12 - 2023-12-14, Austin, TX, USA. doi: 10.1109/Humanoids57100.2023.10375163. ISBN 979-835030327-8. ISSN 2164-0572.

Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10375163

Kurzfassung

With the trend of low batch manufacturing, more and more small and medium enterprises are leaning towards adopting collaborative robots to increase productivity and improve operator well-being. However, robots are often programmed by robot experts rather than the operators effectively working with the machine. Therefore, operators may perceive low levels of task autonomy due to the unpredictability of robot motions. Empowering operators to make their own choices regarding robot motions can improve such feelings. However, research in cognitive science shows that allowing operators to decide on robot motions in a collaborative task could be influenced by how people consider their travel path and their partner's action. To better understand these relations, considering preliminary results from a previous study, we designed a user study where we tested operators' decisions in a collaborative task where groups of robot experts and novices were asked to choose their preferred task configuration among four possible options that differed in terms of operators' physical ergonomics and robot travel path. Our results show that robotic experts prioritize joint team work rather than their ergonomics. Contrarily, novices prioritize individual efforts and tend to reduce the robot travel path while keeping their travel path constant, maintaining good physical ergonomics. In conclusion, providing operators with task decision autonomy can be advantageous, but operator background must be considered to ensure optimal physical ergonomics and travel paths.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/202164/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Effects of Robotic Expertise and Task Knowledge on Physical Ergonomics and Joint Efficiency in a Human-Robot Collaboration Task
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Pantano, MatteoSiemenshttps://orcid.org/0000-0002-5420-0038NICHT SPEZIFIZIERT
Curioni, AriannaTU WienNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Regulin, DanielSiemensNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kamps, TobiasSiemensNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Lee, Dongheuidongheui.lee (at) tuwien.ac.athttps://orcid.org/0000-0003-1897-7664NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:1 Januar 2024
Erschienen in:22nd IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, Humanoids 2023
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/Humanoids57100.2023.10375163
Seitenbereich:Seiten 1-8
Verlag:IEEE
ISSN:2164-0572
ISBN:979-835030327-8
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Human-Robot Collaboration
Veranstaltungstitel:2023 IEEE-RAS 22nd International Conference on Humanoid Robots (Humanoids)
Veranstaltungsort:Austin, TX, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:12 Dezember 2023
Veranstaltungsende:14 Dezember 2023
Veranstalter :IEEE-RAS
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Basistechnologien [RO]
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Strobl, Dr. Klaus H.
Hinterlegt am:23 Jan 2024 15:22
Letzte Änderung:24 Apr 2024 21:02

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