Робот роль: , / Mr. Robot (2015-2019)

Роботы

Работа с клиентами и продажами состоит из множества рутинных операций – планирование встреч, работа с почтой и звонками, постановка задач и контроль их выполнения.

Доверьте повторяющиеся задания системе и настройте специальных роботов.

К примеру, вы получите письмо от клиента, а система сразу создаст задачу, запланирует встречу и поставит напоминание. А вы в это время можете выпить чашечку кофе:)

Как это работает?

Что же такое “робот”? Это заранее спланированный алгоритм обработки лидов и сделок, который запускается когда элемент перешёл в нужный статус.

К примеру, робот может поставить задачу при поступлении нового лида, запланировать встречу, отправить письмо или даже сообщить начальству о задержке в работе с клиентом.

Вы можете настроить поведение роботов прямо в карточке лида или сделки. Эти настройки сохранятся для всех элементов.

Настройку также можно произвести на странице CRM – Настройки – Роботы и бизнес-процессы.

По умолчанию в системе есть несколько стандартных роботов, которые выполняют простые действия – отправляют уведомления сотрудникам и руководителю.

Уже выполненные процессы будут отмечены зеленой галочкой, так что вы легко определите текущее состояние дел.

Настройка роботов

Для редактирования нажмите кнопку Настроить роботов

В режиме редактирования вы можете перетащить или изменить существующие правила, а также создать нового робота.

Каждое действие привязано к конкретному статусу – поэтому для создания нового робота выберите необходимую колонку и нажмите кнопку

Добавить.

Для реализации сложных и специфических алгоритмов вы можете перейти в режим дизайнера бизнес-процессов.

Эта опция доступна на тарифах Команда и Компания.

Для каждого робота можно настроить время выполнения:

• Сразу: выполнить действие сразу
• Через X: выполнить действие с указанной задержкой – через 15 минут, часов, дней и т.д.
• За X: выполнить действие, например, отправить напоминание за 1 день до даты оплаты счёта.
• Точное время: выполнить действие в конкретное время.

Выберите опцию Только рабочее время – и робот не будет учитывать нерабочие часы, праздники и выходные дни (используется локальное время сотрудника).

Как настроить рабочее время, праздники и выходные – читайте в статье Настройки портала

Также вы можете построить целый алгоритм с помощью опции После предыдущего робота. В этом случае система будет ожидать выполнения предыдущего робота.

Ожидание работает для любых условий и пауз. Например, если вы выбрали эту опцию и время выполнения через 3 дня – Битрикс24 будет ожидать завершения предыдущего робота и только потом начнёт отсчет 3 дней.

По умолчанию, робот будет выполнен для всех элементов с этим статусом. Однако вы можете ввести дополнительные условия – к примеру, создавать отдельное задание только для большой суммы сделки.

Также для каждого робота доступны значения полей лида или сделки (смотря для чего вы настраиваете робот). Например, вы можете сделать темой создаваемой задачи поле Название лида

При срабатывании этого робота система возьмет название текущего лида и добавит его в тему задачи.

Давайте разберём какие операции может выполнять робот.

Для сотрудника Роботы для сотрудников подробно описаны в отдельной статье.
Для связи с клиентом Роботы для связи с клиентом подробно описаны в отдельной статье.

Робот автоматически добавит данные клиента в список аудитории, для которой вы настроили рекламу.

Робот только отправляет данные. Предварительно необходимо создать рекламную кампанию и аудиторию на стороне Facebook, ВКонтакте или Google AdWords.

Webhook

Подробнее читайте в статье Вебхуки.

У этого робота всего один параметр – URL обработчика.

Из чего же состоит этот адрес и где его взять? Прежде всего нужно создать вебхук в разделе

Приложения – Вебхуки и скопировать пример обработчика.

https://test.bitrix24.ru/rest/1/31uhq2g855fk1foj/crm.lead.add?FIELDS[TITLE]=NewLead

• test.bitrix24.ru – адрес вашего Битрикс24
• /rest – указание на то, что мы работаем с вебхуками
• /1 – идентификатор пользователя, создавшего вебхук
• /31uhq2g855fk1foj – секретный код
• /crm. lead.add – метод REST API, который нужно вызвать при срабатывании робота. В данном случае – метод для создания нового лида. Все доступные методы описаны в REST-документации.
• ?FIELDS[TITLE]=NewLead – параметры, необходимые для конкретного метода. В данном случае – название лида. Параметры указываются после вопросительного знака и разделяются символом
  &. Подробнее читайте в статье Википедии о GET-запросах.

Приложения из Маркета

Для добавления дополнительных возможностей можно использовать приложения из каталога Маркет.

Эта ссылка приведет вас на страницу установки приложений.

Копирование роботов

При необходимости вы можете скопировать отдельного робота – для этого перетащите его карточку с зажатой клавишей Ctrl.

Права доступа к роботам

Вы можете настроить доступ сотрудников к роботам. Для этого перейдите на страницу CRM – Настройки – Права – Права доступа.

Зайдите в нужную роль и выберите уровень доступа – Чтение или Изменение.

Вы можете отдельно настроить доступ к роботам в лидах и сделках.

Функция

Роботы и триггеры доступна не на всех тарифах Битрикс24. Узнать подробнее вы можете на странице тарифов.

Создайте гибкую логику обработки лидов и сделок с помощью роботов – это ускорит выполнение повседневных операций:)

Рекомендую также прочитать:

10 ярких роботов в мировом кино — Российская газета

Брутальный T-800 с торсом мистера Вселенная, горящим красным глазом и миниатюрной ядерной реакторной установкой в груди – один из известнейших роботов-киногероев. Его строгое “I’ll be back” вошло в число самых узнаваемых киноцитат. Арнольд Шварценеггер сумел наделить своего железного персонажа эмоциями и сделал его харизматичным. Увидеть, как киборг в очередной раз помогает спасти мир, можно прямо сейчас: в российских кинотеатрах пока еще идет фильм “Терминатор: Генезис”.

Но Терминатор – далеко не единственный запоминающийся “искусственный” киногерой. Мы собрали интересные факты о десяти ярких человекоподобных роботах в мировом кино.

C-3PO, “Звездные войны”

Знаменитая парочка – R2-D2 и C-3PO – без которой невозможно представить “Звездные войны”, была создана дизайнером корпорации Boeing Ральфом МакКуорри. Он занимался анимацией, создавал афиши, рисовал иллюстрации для телевизионной трансляции миссии космического корабля “Аполлон”.

Работы художника в середине 70-х увидел Джордж Лукас. МакКуорри перенес на бумагу идеи режиссера – создал для фильма эскизы для декораций, а также оформил облик знаковых героев “Звездных войн” – Дарта Вейдера, Чубакки, роботов R2-D2 и C-3PO. Интересно, что облик человекоподобного C-3PO напоминает “человека-машину” из немецкого фильма “Метрополис”, вышедшего в 1927 году.

Это один из немногих персонажей, который появился во всех шести сериях “Звездных войн”, и сыграл и озвучил его один актер – Энтони Дэниелс.

Изначально C-3PO разговаривал как “продавец подержанных машин”, однако потом актер придумал для него изюминку – у робота появился британский акцент. Он стал чопорным, немного нервным, но очень обаятельным, за что получил собственную звезду на Голливудской аллее славы.

Эш, Бишоп, Колл, Дэвид “Чужой”, “Чужие”, “Чужой 4”, “Прометей”

Созданные по единому образу и подобию, но такие разные роботы – важные герои франшизы о страшном инопланетном враге человечества. Андроид Эш, питающийся молоком, стал, по сути, героем, знаковой фигурой, злодеем, без которого не было бы космического триллера “Чужой”. Как известно, он умело маскировался под научного сотрудника корабля “Ностромо”, пока не выяснилось, что настоящей его целью было доставить на Землю новую форму жизни. Именно Эш не дал убить чужого, вырвавшегося из грудной клетки одного из героев фильма.

Роль андроида исполнил Иэн Холм. Известно, что самой сложной сценой для актера стал момент, когда герои активируют оторванную голову уничтоженного андроида.

Холм просунул собственную голову в отверстие в столе, из его рта во время разговора постоянно вытекало молоко. При этом, актеру пришлось изрядно помучиться – он терпеть не мог этот продукт.

Антагонист Эша – андроид Бишоп – появился в сиквелах “Чужого”. Это более совершенная модель, созданная, по легенде, по образу и подобию основателя компании “Вейланд-Ютани” Чарльза Бишопа Вейланда. Роль Бишопа исполнил американский актер Лэнс Хенриксен. Андроид, в отличие от своего младшего “собрата” Эша, четко придерживается трех законов роботехники Азимова и становится самым полезным членом экипажа, спасающим Рипли и девочку Ньют.

Колл в исполнении Вайноны Райдер изначально на “темной” стороне силы, но затем начинает защищать людей. Любопытно, что для того, чтобы не сильно контрастировать на экране с высокой Сигурни Уивер, Вайноне приходилось носить на съемочной площадке обувь на платформе.

Ну а Дэвид 8 в исполнении великолепного Майкла Фассбендера, в приквеле сериала о Чужом, стал одним из самых ярких “искусственных” персонажей. При подготовке к роли актер посмотрел фильмы “Бегущий по лезвию”, “Человек, который упал на Землю”, “Слуга” и “Лоуренс Аравийский”.

Любопытно, что имена всех андроидов идут по алфавиту: Ash, Bishop, Call, David.

Дэвид, “Искусственный разум”

Один из самых трогательных киногероев-роботов – мальчик Дэвид, созданный компанией “Кибертроникс” для бездетных семейных пар. Режиссер “Искусственного разума” Стивен Спилберг создал потрясающую по своему эмоциональному накалу картину, где юный Хэйли Джоэл Осмент в очередной раз раскрыл себя как серьезный драматический актер.

Его Дэвид наделен, в отличие от обычных роботов, любовью, и не теряет ее даже спустя две тысячи лет. Мало кто может сдержать слезы в финале картины, где искусственный мальчик все же находит свою маму.

Фильм сняли на основе рассказа Брайна Олдисса “Суперроботы живут все лето”, который вышел в 1969 году. Тогда же экранизировать его решил Стэнли Кубрик: он вынашивал идею 30 лет,. Однако к тому моменту, когда, наконец, появилась возможность начать кинопроизводство, он ушел из жизни.

Идею Кубрика воплотил в жизнь друг великого режиссера, Стивен Спилберг.

Рой Батти, Леон, Зора, Прис, Рейчел, “Бегущий по лезвию”

Культовый фильм Ридли Скотта, снятый по мотивам романа Филиппа Дика “Мечтают ли андроиды об электроовцах?”, подарил зрителям удивительных героев – репликантов, продуктов генной инженерии. Искусственные люди используются в качестве рабов, хотя новейшие модели превосходят создателей интеллектом и физической силой.

Любовная линия между главным героем Риком Декардом в исполнении Харрисона Форда и маскирующимся под человека репликантом Рейчел (Шон Янг) пронзительна и грустна. Рутгер Хауэр сыграл в этом фильме одну из своих самых ярких ролей – Роя Батти, в котором Филипп Дик увидел идеальное воплощение ницшеанского сверхчеловека – “ледяное, арийское, безупречное”.

Интересно, что в разные моменты фильма в глазах у каждого из репликантов можно заметить красный блеск. Он же появляется и в глазах Декарда, что породило споры – кто же его герой на самом деле, робот или человек.

Робокоп, “Робокоп”

Полицейский Алекс Мерфи, расстрелянный бандитами и превращенный в “железного копа” с человеческим лицом, стал одним из любимейших персонажей зрителей отечественных видеосалонов конца 80-х – начала 90-х.

Идея снять фильм с необычным героем родилась у сценариста Эдварда Ноймайера, когда он увидел съемочную площадку “Бегущего по лезвию”. Более того, на роль Мерфи режиссер “Робокопа” Пол Верховен хотел взять своего любимого актера Рутгера Хауэра. Однако из-за разногласий между ними отказался от этой идеи. Рассказывают, что этот конфликт стоил Хауэру карьеры – в последующие 10 лет он снимался только во второсортных картинах.

Также Робокопа мог бы сыграть Арнольд Шварценеггер, однако создатели фильма посчитали, что герой получится слишком массивным и неповоротливым.

Утвержденному на роль Питеру Уэллеру пришлось несладко: костюм Робокопа был очень тяжелым и, вдобавок, теплым: актер терял по три фунта в день, пока внутри не установили кондиционер.

Sonny, “Я, робот”

Уникальный робот Санни, способный испытывать эмоции, стал ключевым героем картины, главную роль в которой сыграл Уилл Смит. Робота создавали по подобию Голлума из “Властелина колец” – пластику и голос ему “одолжил” американский актер Алан Тьюдик.

Образ Санни придумал художник-постановщик Патрик Татопулос, работавший над инопланетянами из “Дня независимости”. Работа заняла два года, так как создатель поставил цель отвлечься от всего, что было создано ранее. Его робот располагает к себе и излучает чувство безопасности. Облик имеет три главных характеристики: человекоподобие, прозрачность и идеально симметричное лицо.

Журнал “Мир фантастики” включил Санни в десятку “Самых-самых роботов”.

Эндрю, “Двухсотлетний человек”

Душевный, мягкий, жизнеутверждающий фильм, снятый по повести Айзека Азимова “Двухсотлетний человек”, украсил замечательный актер Робин Уильямс. Он сыграл Эндрю – робота модели NDR-114, приобретенного для выполнения рутинных домашних дел.

Андроид проходит сложный путь познания себя и превращения в человека. Кстати, Эндрю неукоснительно соблюдает “Три закона робототехники”, сформулированные Азимовым и очень популярные в научной фантастике.

Фильм выдвигался на “Оскар” за лучший грим: главные герои стареют, а Эндрю постепенно превращается из безэмоционального внешне робота в двухсотлетнего человека. Все это потребовало тщательной работы гримеров.

Саманта, “Она”

Нетипичная история про одинокого писателя Теодора (в исполнении Хоакина Феникса), который приобретает операционную систему, созданную для выполнения желаний пользователя. Виртуальная “подруга” называет себя Саманта. Теодор влюбляется в ее голос и, по сути, заводит с ней “роман”.

Саманту озвучила Скарлетт Йоханссон. Она ни разу не появилась на экране, однако была номинирована на приз за лучшую женскую роль на Римском кинофестивале. Любопытно, что изначально главную героиню озвучивала другая актриса – Саманта Мортон. Однако ее голос не вписался в концепцию фильма. Режиссер поговорил с Мортон и, с ее разрешения, переозвучил Саманту, оставив героине изначальное имя.

Для Скарлетт Йоханссон это не первая роль виртуального персонажа. В 19-й серии второго сезона “Робоцыпа” она уже озвучивала операционную систему, которая также встречалась со своим пользователем.

Марвин, “Автостопом по Галактике”

Не совсем похожий, из-за своей огромной головы, на человека, но, тем не менее, очень человекоподобный, по характеру, робот Марвин считается одним из самых ярких и запоминающихся киноандроидов. В фильме его сыграл британский актер Уорик Дэвис, имеющий рост 1 метр 7 сантиметров. А озвучил Марвина Алан Рикман, которого называют не иначе, как “Голос” – за его прекрасный, неповторимый тембр.

Марвин – особый, маниакально-депрессивный робот, жалующийся на боль от диодов в боку и страдающий от тяжелой формы депрессии и скуки. Одно из высказываний, хорошо его характеризующих – “У меня миллионы идей, но все они ведут к неминуемой гибели”.

Читти Баба, “Робот”

Наконец, нельзя не упомянуть главного болливудского робота Читти, демонстрирующего силу супермена и, конечно, умение танцевать. “Робот”, вышедший в 2010 году, стал самым дорогим в истории индийского кино – его бюджет составил 43 миллиона долларов. В главной женской роли снялась “Мисс мира” Айшвария Рай, а самого Читти сыграл культовый актер Раджникант. 


Робот в индийской версии также умеет чувствовать (в него вживляют “чип любви”). Фильм получился, скорее, пародийным, но зрелищным, о вечной борьбы добра и зла.  Герой заслуженно попал в список запоминающихся киноандроидов, благо, прежде такого в Болливуде не снимали.

Роль роботов в современном мире

Доклад : “ Роль роботов в современном мире”

Выполнил: Донской Владимир Сергеевич

Содержание:

Введение………………………………………………………………………3

1. Основные сведения о робототехнике……………………………………….6

2. Основные задачи……………………………………………………………. .11

2.1 Манипуляции изделиями и заготовками………………………………….11

2.1.1 Загрузочно-разгрузочные работы……………………………………11

2.1.2 Перенос изделий с одной производственной установки на другую.12

2.1.3 Упаковка……………………………………………………………….13

2.1.4 Погрузка тяжелых предметов на конвейер или паллеты……………14

2.2 Обработка деталей и заготовок……………………………………………..15

2.2.1 Сварка…………………………………………………………………..15

2.2.2 Обработка резаньем……………………………………………………17

2.2.2.1 Сверление………………………………………………………17

2.2.2.2  Бесконтактная обработка заготовок…………………………18

2.3 Нанесение различных составов на поверхность……………………………20

2.4 Чистовая обработка………………………………………………………..21

2.5 Испытания и контроль…………………………………………………….22

2.6 Сборка………………………………………………………………………23

2.7 Монтаж печатных плат……………………………………………………25

Заключение……………………………………………………………………26

 Список использованной литературы………………………………………. .27

Введение

Промышленная робототехника является одним из новых направлений автоматизации производственных процессов, начало развития, которого в нашей стране относитсяк последнему десятилетию. Комплексный подход  к   решению технико-экономических и социальных задач, связанных с внедрением их промышленных роботов (ПР), позволил   высвободить   около   2000   рабочих. В процессе создания, производства и внедрения ПР приходилось сталкиваться с решением ряда   сложных научно-технических   проблем. Получен большой, опыт по разработке робототехнических комплексов (РТК) и организации автоматизированного производства на базе ПР. Все эти вопросыпредставляютзначительный интерес как для широкого круга специалистов, конструкторов   и   производственников различных отраслей, которые заняты в настоящее время работой по увеличению производства и широкому применению ПР вовсех  отраслях  народного хозяйства, так и для всех специалистов, работающих в   области автоматизации производственных  процессов.

Современный этап научно-технической революции характеризуется комплексной автоматизацией производства на базе систем машин—автоматов. До недавних пор в основном применяли специализированные автоматы и автоматические линии, незаменимые в массовом производстве, но нерентабельные в условиях серийного и мелкосерийного производства из-за высокой стоимости, а также длительности разработки, внедрения и переналадки их на новую продукцию. Традиционное управляемое вручную оборудование обеспечивает достаточную гибкость производства, но требует применения квалифицированного труда рабочих и имеет низкую производительность.

За последние десятилетия автоматизация основных технологических операций (формообразование и изменение физических свойств деталей) достигла такого уровня, что вспомогательные операции, связанные с транспортировкой и складированием деталей, разгрузкой и загрузкой технологического оборудования, выполняемых вручную либо с помощью существующих средств механизации и автоматизации, являются тормозом как в повышении производительности труда, так и в дальнейшем совершенствовании технологии. Обычными методами с помощью существующих технических средств невозможно автоматизировать сборочные, сварочные, окрасочные и многие другие операции. Все это привело к острым противоречиям между совершенством промышленной техники и характером труда при ее использовании, потребностью в трудовых ресурсах и их фактическим наличием, требованиями интенсификации производственных процессов и ограниченными психофизиологическими возможностями человека. Эти причины социального, экономического и технического характера, ставшие основными сдерживающими факторами в развитии производства и дальнейшем повышении производительности труда, а также современные достижения в создании орудий производства, вычислительной техники и электроники привели к бурному развитию робототехники — отрасли, создавшей и производящей новую разновидность автоматических машин — промышленные роботы. По замыслу разработчиков эти машины предназначены для замены человека на опасных для здоровья, физически тяжелых и утомительно однообразных ручных работах. Свое название они получили благодаря реализованной в них идеи моделирования двигательных, управляющих и, в некоторой степени, приспособительных функций рабочих, занятых на повторяющихся трудовых операциях по разгрузке-загрузке технологического оборудования, управлению работой этого оборудования, межоперационному перемещению и складированию деталей, а также на различных сборочных, сварочных, окрасочных и других операциях, выполняемых с применением переносных орудий труда.

Промышленные роботы (ПР) оказались тем недостающим звеном, появление которого позволило решать задачи комплексной автоматизации на более высоком уровне, объединяя средства производства предприятия в единый автоматизированный комплекс.

1. Основные сведения о робототехнике

Ближайшими по назначению прототипами для ПР послужили автооператоры и механические руки, уже давно применяющиеся в промышленности, но не удовлетворяющие производственников по причинам их узкой специализации, плохой переналаживаемости, небольшого числа выполняемых функций и ограниченной (массовым и крупносерийным производством) области применения. Недостатки, присущие этим прототипам, в конструкциях ПР были в значительной степени устранены посредством увеличения их манипуляционных возможностей, снабжения собственной системой привода и системой программного управления. Благодаря этому созданные устройства приобрели качественно новые свойства: автономность в смысле невстроенности в технологическое оборудование и способность работать автоматически по заданной программе; универсальность, т. е. способность перемещать в пространстве объекты различного типа по сложным пространственным траекториям, сопрягаемость с достаточно большим количеством типов технологического оборудования и хорошую переналаживаемость на различные сменяющиеся виды работ.

В настоящее время под роботом понимают автоматический манипулятор с программным управлением. В зависимости от участия человека в процессах управления роботами их подразделяют на биотехнические и автономные, или автоматические.

К биотехническим роботам относятся дистанционно управляемые копирующие роботы; экзоскелетоны; роботы, управляемые человеком с пульта управления; полуавтоматические роботы.

Дистанционно управляемые копирующие роботы снабжены задающим органом (например, манипулятором, полностью идентичным исполнительному), средствами передачи сигналов прямой и обратной связи и средствами отображения информации для человека-оператора о среде, в которой функционирует робот.

Экзоскелетоны выполняются в виде антропоморфных конструкций, обычно «надеваемых» на руки, ноги или корпус человека. Они служат для воспроизведения движений человека с некоторыми необходимыми усилиями и имеют иногда несколько десятков степеней подвижности.

Роботы, управляемые человеком с пульта управления, снабжаются системой рукояток, клавиш или кнопок, связанных с исполнительными механизмами каналов управления по различным обобщенным координатам. На пульте управления устанавливают средства отображения информации о среде функционирования робота, поступающей к человеку по радиоканалу связи.

Полуавтоматический робот характерен сочетанием ручного и автоматического управления. Он снабжен супервизорным управлением для вмешательства человека в процесс автономного функционирования робота путем сообщения ему дополнительной информации   с   помощью   указания   цели,    последовательности действий и т. п.

Роботы с автономным или автоматическим управлением обычно подразделяют на производственные и научно-исследовательские роботы, которые после создания и наладки в принципе могут функционировать без участия человека.

По областям применения производственные роботы подразделяют на промышленные, сельскохозяйственные, транспортные, строительные, бытовые и т. п.

За короткий период развития роботов произошли большие изменения в элементной базе, структуре, функциях и характере их использования. Это привело к делению роботов на поколения.

Роботы первого поколения (программные роботы) имеют жесткую программу действий и характеризуются наличием элементарной обратной связи с окружающей средой, что вызывает определенные ограничения в их применении.

Роботы второго поколения (очувствленные роботы) обладают координацией движений с восприятием. Они пригодны для малоквалифицированного труда при изготовлении изделий. Программа движений робота требует для своей реализации управляющей ЭВМ.

Неотъемлемая часть роботов второго поколения — алгоритмическое и программное обеспечение, предназначенное для обработки сенсорной информации и выработки управляющих воздействий.

Роботы третьего поколения относятся к роботам с искусственным интеллектом. Они создают условия для полной замены человека в области квалифицированного труда, обладают способностью к обучению и адаптации в процессе решения производственных задач. Эти роботы способны понимать язык и вести диалог с человеком, формировать в себе модель внешней среды с той или иной степенью детализации, распознавать и анализировать сложные ситуации, формировать понятия, планировать поведение, строить программные движения исполнительной системы и осуществлять их надежную отработку.

Появление роботов различных поколений не означает, что они последовательно приходят на смену друг другу. В процессе развития совершенствуются функциональные возможности и технические характеристики роботов различных поколений.

К роботам первого поколения относят обычно промышленные роботы. По количеству внедренных ПР наша страна занимает одно из ведущих мест в мире.

Блок-схема ПР представляет собой сложную конструкцию, включающую ряд систем: механическую, приводов управления, связи с оператором, информационную, а также операционное устройство.

Механическую систему выполняют, как правило, в виде манипулятора, имеющего несколько степеней подвижности, укрепленного на неподвижном или подвижномосновании; она обеспечивает перемещение рабочего органа с определенным грузом. Форма и габаритные размеры манипулятора определяются видом и особенностями технологического процесса, для которого он предназначен. Созданные модели ПР представляют собой по существу многокоординатные манипуляторы с программным управлением, программируемые по первому циклу. Их системы управления помимо основных функций по управлению движением рабочих органов манипулятора обеспечивают выдачу сигналов на обслуживаемое оборудование, прием сигналов от простейших датчиков внешней информации, работающих по принципу Да—Нет, и использование этих сигналов в целях выбора той или иной подпрограммы работы из числа заданных оператором. Наличие внешнего контура управления существенно расширило области применения созданных ПР, так как позволило использовать их по отношению к автоматизированному процессу не только в качестве универсальных манипулирующих, но также и в качестве управляющих устройств. Наличие датчиков и соответствующих электронных схем внешней информации придало этим ПР принципиально новую способность адаптации к изменяющимся условиям работы.

Привод для каждой из координат ПР обеспечивает силовое воздействие на соответствующий механизм, осуществляющий задаваемое перемещение. Приводом служит автоматическая система, входным сигналом которой является детерминированное воздействие управляющей системы, а выходным сигналом — механическое перемещение.

Разработка типажа ПР, имеющего существенное значение для организации их производства, проведения научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ еще не закончена. В настоящее время наиболее разработан типаж ПР первого поколения. Так, например, в станкостроительной и инструментальной промышленности по структуре типаж этих ПР подразделяют на следующие группы и подгруппы: универсальные ПР, обслуживающие различное технологическое оборудование и выполняющие различные основные технологические операции; целевые ПР подъемно-транспортной группы (многоцелевые), обслуживающие различное технологическое оборудование, выполняющие транспортно-складские и специальные работы; целевые ПР производственной группы (многоцелевые) для выполнения различных технологических операций сварки, очистки и подготовки деталей, окраски и нанесения покрытий, разборки, контроля, измерения, отбраковки, разметки и сборки.

2. Основные задачи

Рассмотрим конкретные задачи, которые роботы решают в настоящее время на промышленных предприятиях. Их можно разделить на три основных категории:

                            – манипуляции заготовками и изделиями

                            – обработка с помощью различных инструментов

                            -сборка.

2.1 Манипуляции изделиями и заготовками

При разгрузочно-загрузочных и транспортных операциях робот заменяет пару человеческих рук. В его обязанности не входят особенно сложные процедуры . Он всего лишь многократно повторяет одну и туже операцию в соответствии с заложенной в нем (роботе) программой . Рассмотрим типичные применения таких роботов .

                  

2.1.1 Загрузочно-разгрузочные работы

                                     

Во многих отраслях машиностроительной промышленности используются установки для литья, резки и ковки. В большинстве случаев последовательность выполняемых ими операций весьма проста. Вначале заготовки загружают в производственную установку, которая затем обрабатывает их строго определенным образом, и, наконец, готовые детали извлекают из нее. Загрузку и разгрузку, как правило, выполняют рабочие или в тех случаях, когда применимы средства жесткой автоматизации, специализированные механизмы, рассчитанные на операции только одного вида. Роботы могут здесь оказаться полезными, если характер таких загрузочно-разгрузочных операций время от времени меняется.

Например, в литейном производстве роботы используются как для дозированной разливки расплавленного алюминия, так и для извлечения из пресс-формы затвердевших отливок и охлаждениях. Такой подход обладает двумя преимуществами. Прежде всего роботы гарантируют более строгое соблюдение требований технологического процесса: действую и соответствии с заданной программой, они всегда вводят в установку точно дозированное количество металла. Затем в строго определенные моменты времени они извлекают из нее отформованные детали. Благодаря точному соблюдению технологического процесса строго соблюдаются и характеристики изделий.

Второе преимущество данного подхода заключается в том , что значительно облегчается работа оператора . Извлечение раскаленного куска металла из пресс-формы одна из мало привлекательных работ , и желательно , чтобы ее выполнял робот . Таким образом роль человека сводится к контролю за протеканием процесса и управлению действиями робота с помощью компьютера.

2.1.2 Перенос изделий с одной производственной установки на другую

Во многих отраслях машиностроительной промышленности погрузочно-разгрузочные механизмы предназначены для перемещения изделий с одного производственного участка на другой. И при выполнении таких перемещений роботы играют немаловажную роль.

На заводе фирмы IBM в Пикипси (шт. Нью-Йорк), выпускающем компьютеры, роботы загружает магнитные диски в систему, где на них записывается необходимая информация. Программа , управляющая роботом , содержит инструкции относительно того, в какую из четырех установок для записи следует загружать тот или иной “пустой” диск. Кроме того, программа задает конкретный набор команд, который соответствующая установка должна занести на диск . Тот же робот осуществляет и два других этапа этого технологического процесса. Он извлекает диск из записывающей установки и помещает его в устройство, которое струей сжатого воздуха прижимает к поверхности диска самосклеивающуюся метку. Затем робот вынимает диск с помощью захватного приспособления и упаковывает его конверт.

Подобный робот разработан и внедрен на английском автомобилестроительном заводе. Он передвигается на гусеницах между пятью производственными участками завода. Робот извлекает пластмассовую деталь автомобиля из установки для инжекторногопресования и последовательно переносит деталь на доводочные участки, где с нее снимаются облои и заусенцы. Далее робот помещает деталь на специализированный станок, который полирует ее. И наконец деталь перемещается с полировального станка на конвейер.

2.1.3 Упаковка

Практически все бытовые и промышленные товары необходимо упаковывать, и для роботов не представляет сложности поднимать готовые изделия и помещать в какую-либо тару.

На заводах одной из кондитерских фирм Англии специализированные роботы занимаются укладкой конфет в коробки. Эти машины весьма сложны и совершенны. Во-первых они обращаются с продукцией очень аккуратно: сжав шоколадное изделие, они могут нарушить его форму или раздавить его. Во-вторых, робот соблюдает высокую точность при укладке конфет в коробки, помещая их в определенные ячейки коробки.

2.1.4 Погрузка тяжелых предметов на конвейер или паллеты

Помимо упаковки миниатюрных изделий, а также промышленных и бытовых товаров роботы иногда выполняют и погрузку тяжелых предметов. По существу они здесь заменяют подъемно-транспортные машины, управляемые оператором-человеком.

2.2 Обработка деталей и заготовок

Хотя роботы, выполняющие обработку изделий с помощью различных инструментов и нашли пока менее широкое применение, чем аналогичное оборудование для транспортировки деталей и заготовок, они продемонстрировали свою эффективность при решении многих задач.

2.2.1 Сварка

Эта операция чаще всего выполняется с помощью роботов, предназначенных для манипулирования инструментом. Роботы могут осуществлять два вида сварки: точечную контактную и дуговую. В обоих случаях робот удерживает сварочный пистолет, который пропускает ток через две соединяемые металлические детали.

В соответствии с управляющей программой сварочный пистолет может перемещаться практически не отклоняясь от заданной траектории. И если программа отлажена хорошо, сварочный пистолет прокладывает шов с очень высокой точностью.

Большинство роботов для точечной сварки применяется в автомобильной промышленности. При сборке автомобиля необходимо выполнить огромное количество операций точечной сварки, чтобы надлежащим образом соединить между собой различные детали кузова, например боковины, крышу и капот. На современных конвейерах эти детали вначале соединяются временно несколькими прихваточными сварными соединениями. Далее кузов перемещается по конвейеру мимо группы роботов, каждый из которых осуществляет сварку встрого определенных местах. Поскольку все кузова, монтируемые на одной производственной линии, для получения высококачественных соединений просто требуется , чтобы робот каждый раз повторял заданную последовательность перемещений .

При очевидных преимуществах такого использования роботов существует ряд и серьезных технических проблем. Запрограммировать робота весьма непросто. Необходимо не только задать точный маршрут движения манипулятора, но и подготовить инструкции, в соответствии с которыми регулируется напряжение и сила тока в каждой точке маршрута. А эти параметры могут меняться, например, в зависимости от толщины свариваемого материала или от того, какую форму имеет прокладываемый шов – прямую или криволинейную.

Также необходимо сконструировать фиксаторы, удерживающие детали в процессе сварки таким образом, чтобы сварка осуществлялась при высокой точности позиционирования. Когда сварочный пистолет держит человек, он способен учитывать незначетельные смещения заготовки. Сварщик-человек лишь слегка сместит инструмент, с тем чтобы выполнить шов в заданном месте. Робот же не способен принимать подобные решения, если фиксаторы допускают перекос или смещение, то существует вероятность того,что сварные швы будут расположенны с отклонением. Кроме того, фиксатор должен быть таким, чтобы манипулятор имел доступ к детали с разных сторон.

Следующая проблема касается допусков на изготавливаемые детали. Сварщик-человек принимает во внимание неизбежные отклонения в размерах, но роботу подобная коррекция не под силу. Таким образом, когда сварка осуществляется с помощью автоматики, допуски на детали, изготавливаемые на других участках предприятия, должны быть минимальными.

Характер воздействия, которое роботы оказывают на другие этапы производственного процесса (весьма вероятно, что оно приведет к тесной привязке всех технологических операций), называется “принципом домино” в робототехнике.

2.2.2 Обработка резаньем

2.2.2.1 Сверление

Как правило операцию сверления осуществляют на станке. При использовании робота в его захватном приспособлении закрепляется рабочий инструмент, который перемещается над поверхностью обрабатываемой детали, высверливая отверстия в нужных местах. Преимущество подобной процедуры проявляется в тех случаях, когда приходится работать с крупногабаритными и массивными деталями или проделывать большое число отверстий.

Операции сверления играют значительную роль в производстве самолетов: они предшествуют клепке, при которой в отверстия вставляются миниатюрные зажимные детали, скрепляющие между собой два листа металла. В деталях самолетов необходимо проделывать сотни, а то и тысячи отверстий под заклепки, и вполне естественно, что такую операцию поручили роботу.

Английская компания изготавливает детали механизма бомбосбрасывания, предназначенного для истребителя “Торнадо”.  Механизм представляет собой цилиндрическую конструкцию длиной примерно 6м, к которой требуется приклепать кожух из восьми металлических панелей. В кожухе необходимо просверлить около 3000 отверстий под заклепки. Проблема заключалась в том, как добиться, чтобы робот, оснащенный высокоскоростной сверлильной головкой, проделывал отверстия точно в заданных местах.

Инженеры пришли к выводу, что данную проблему можно решить следующим образом: рабочий просверливает ряд эталонных отверстий (примерно через метр друг от друга) вдоль панелей, которые размещаются надлежащим образом поверх цилиндрической конструкции. Манипулятор с закрепленным в его зажиме сенсорным зондом (а не сверлом) перемещается над поверхностью заготовки, посылая в память робота данные о местонахождении эталонных отверстий. Затем робот рассчитывает точные координаты остальных отверстий, исходя из этих базовых точек. Затем робот, завершив операцию сверления, удаляет оставшиеся в отверстиях крошечные частицы металла специальным инструментом.

2.2.2.2  Бесконтактная обработка заготовок

Из-за малой жесткости и недостаточной твердости, роботы не могут проводить обработку твердых материалов резаньем. Поэтому инженеры изучают бесконтактные методы обработки материалов, подобных металлу или пластику. Для этой цели, в частности, используется лазер. В рабочем органе робота закреплен прибор, который направляет высокоэнергетическое когерентное излучение лазера (для чего нередко используется волокно-оптическая система передачи) на обрабатываемую заготовку. Лазер может с высокой точностью резать пластины из металла, в частности стали. Робот перемещает рабочий орган над обрабатываемым листовым материалом по траектории, определяемой программой. Программой же регулируется интенсивность светового луча в соответствии с толщиной нарезаемого материала.

Другой бесконтактный метод резанья основан на использовании струи жидкости. Такой подход впервые применила компания “Дженерал моторс”. На ее заводе в Адриане установлена система с 10 роботами, изготавливающая пластмассовые детали нефтеналивных цистерн. Восемь из десяти роботов направляют водяные струи под высоким давлением на перемещаемые конвейером пластмассовые листы. Эти струи прорезают в исходном материале ряд отверстий и щелей, а также удаляют лишние элементы пластмассовых прессованных деталей. по утверждению представителей компании “Дженерал моторс”, подобная роботизированная система весьма экономична , поскольку исключает износ инструмента и позволяет повысить качество операций резанья. Поскольку система управляется программой, которая находится в памяти центрального компьютера, для контроля и обслуживания всех 10 роботов требуется только два оператора.

2.3 Нанесение различных составов на поверхность

На большинстве предприятий после таких операций, как резанье, производится обработка поверхности только что изготовленных деталей (чаще всего окраска). Это еще один тип производственных операций, которые способен выполнять робот если его оснастить пульверизатором. В память робота закладывается программа, обеспечивающая выполнение определенной, многократно повторяемой последовательности перемещений. Одновременно программа регулирует скорость разбрызгивания краски. В результате на поверхности окрашиваемой детали образуется равномерное покрытие, причем нередко робот обеспечивает более высокое качество окраски, чем человек, которому свойственна неточность движений. Среди других процедур обработки поверхности можно отметить напыление антикоррозийных жидкостей на листы металла для защиты их от химического или физического воздействия окружающей среды, а также нанесение клеевых составов на поверхность деталей подлежащих соединению. Автомобилестроительные компании исследовали возможность применения последней операции на этапе окончательной “подгонки” готовых узлов, в частности при монтаже таких элементов, как хромовые вкладыши на кузове автомобиля. При выполнении подобных операций робот помещают в оболочку, которая защищает его от попадания клея и других связующих веществ. Его также можно “обучить” тому, чтобы он время от времени самостоятельно очищался, погружая захватное приспособление в очищающую жидкость.

2.4 Чистовая обработка

Самой “непопулярной” операцией в механообработке, которая к тому же труднее поддается автоматизации, является, пожалуй, удаление заусенцев, посторонних частиц и зачистка.

Такая чистовая обработка-весьма непростая процедура. Рабочий подносит обрабатываемую деталь к абразивному инструменту, который стачивает острые края и шероховатости на поверхности изделия. Данная процедура занимает важное место в технологическом процессе, однако выполнять ее вручную весьма непросто.

Возможности использования роботов для окончательной обработки изделий исследовались во многих странах. Основная трудность здесь состоит в том, что роботы не обладают естественной для человека способностью контролировать качество своей работы, робот не может менять последовательность своих действий, если он не снабжен соответствующими датчиками. Английская фирма, специализирующаяся на изготовлении соединительных элементов водопроводных труб, осуществила проект, который позволил оснастить робота простейшей системой машинного зрения в виде телевизионной камеры. Предположим, робот держит какую-то деталь, например латунный водопроводный кран; телекамера передает изображение крана в компьютер, который в свою очередь регулирует прижатие шлифовального ремня, стачивающего неровности на поверхности этой литой детали. Кроме того, компьютер управляет перемещением манипулятора робота. Таким образом, действия всех компонентов системы – телекамеры, основного манипулятора, регулирующего прижатие шлифовального ремня,-взаимно скоординированны.

2.5 Испытания и контроль

После того как изготовлена деталь или смонтировано несколько узлов, обычно проводится их испытание с целью выявления возможных дефектов. Тщательному контролю подвергаются линейные размеры деталей. Все измерительные операции являются частью повседневных задач, решаемых на всех предприятиях мира. Роботы способны облегчить их выполнение. Для этой цели роботы оснащаются миниатюрными оптическими датчиками; как правило, это светодиоды, объединенные с полупроводниковыми светочувствительными приборами. Облучая проверяемую поверхность лучом определенной частоты, подобный датчик принимает отраженное от поверхности излучение, имеющее туже частоту. Робот, в соответствии с заложенной в нем программой, перемещает датчик от одной точки контролируемого изделия к другой. По результатам измерения интервала времени между моментом испускания светового импульса и его приема после отражения рассчитывается форма проверяемой поверхности. Все эти действия выполняет компьютер данной автоматизированной системы.

Операции подобного рода позволяют избежать использование таких инструментов, как микрометры и штангенциркули. Подобные робототехнические средства впервые использовала компания “Дженерал моторс” для контроля формы и размеров автомобильных деталей. При использовании такой роботизированной системы отпадает необходимость в отправке изделий на специальные пункты контроля качества – соответствующие процедуры можно осуществлять непосредственно на конвейере, не прерывая производственного процесса.

 

 

 

2.6 Сборка

Большой объем работ на современных предприятий приходится на сборочные операции, однако многие из них требуют особо мастерства и слишком сложны для машины. В связи с этим значительная часть сборки до сих пор выполняется вручную. Тем не менее ряд сборочных процессов уже автоматизирован; это относится главным образом к относительно простым и многократно повторяющимся операциям.

На примере фирмы IBM можно проследить, как проходили эксперименты по применению роботов в сборочных процессах. Эта крупнейшая фирма по производству компьютеров не только продает роботы, предназначенные для сборки, но и использует их на собственных предприятиях во многих странах. На заводе этой компании в Гриноке (Шотландия) занимаются созданием “островков автоматизации” – комплексов, содержащих большое количество компьютеризированных механизмов, которыми производят сборку изделий при минимальном участии человека. По оценке специалистов фирмы IBM, в результате автоматизации ежегодный объем продукции предприятия вырос в 10 раз по сравнению с 1974 годом, тогда как число работающих на нем осталось практически неизменным.

Один из таких “островков” представляет собой производственную линию, на которой изготавливаются логические блоки с силовыми каскадами. Линия включает процессоры и источники питания для дисплеев, входящих в состав микрокомпьютеров. На линии производится сборка четырех компонентов: Двух частей пластмассового корпуса устройства, блока электрических цепей и пластмассовой платы со смонтированным на ней набором микросхем.

Для монтажа каждого блока требуется всего два винта, которые подаются в рабочие органы роботов специальными механизмами – питателями. Роботы сами вводят винты в соответствующие отверстия изделия. Для управления всей производственной линией достаточно пяти человек. По данным фирмы IBM, для изготовления такого же количества устройств традиционными методами ручной сборки потребовалось бы вчетверо больше рабочих.

Проявляется тенденция к созданию связей, в рамках предприятия, между системами автоматической сборки подобных описанной выше. Например с помощью автоматических транспортных средств, которые перемещают изделия, находящихся на тех или иных стадиях готовности.

2.7 Монтаж печатных плат

Еще одна отрасль производства, где роботы-сборщики могли бы найти широкое применение монтаж электронных компонентов на печатных платах. Некоторые из таких операций могут выполнять специализированные сборочные комплексы, однако, по существу, они представляют собой манипуляторы, рассчитанные на решение строго определенных задач; их нельзя запрограммировать таким образом, чтобы они выполняли какие-то другие операции или манипулировали нестандартными компонентами. Поэтому при использовании подобных установок предназначенных для узкоспециализированного монтажа комплекты компонентов стандартной формы загружаются в накопительные желоба многоячеечных магазинов, похожих на патронташ. Эти магазины перемещаются мимо механического захвата, который поочередно извлекает оттуда компоненты и устанавливает их в нужные места на плате.

        

Заключение

Как показал опыт внедрения робототехника, является новой формой технической и организационной ячейки, наиболее полно отвечающей потребностям современного производства. Робототехника — гибкая, экономная и рациональная форма обработки деталей и изделий более высокой стоимости и лучшего качества средними и малыми сериями.  Робототехника реализует стремление к снижению напряженности человека в работе, связанной с необходимостью приноравливаться к циклу машины, приводит к замене конвейерных линий сборочными бригадами, в основу управления которыми положен бригадный подряд.

Список использованной литературы

1.     Шахинпур М. Курс робототехники: Пер. с англ. – М.; Мир, 1990.

     527 с., ил.

2.     Попов Е.П., Письменный Г.В. Основы робототехники: Введение в специальность: Учеб. для вузов по спец. “Роботехнические системы и комплексы” – М.: Высш. шк., 1990. – 224 с., ил.

3.     Кочтюк В.И., Гавриш А.П., Карлов А.Г. Промышленные роботы: Коеструирование, управление, эксплуатация: Вища. шк. Головне издательство, 1985.

4.     Фу К., Гансалес Ф., Лик К. Робототехника: Перевод с англ. – М. Мир; 1989. – 624., ил.

5.     Бабич А.В., Баранов А.Г., Калабин И.В. и др. Промышленная робототехника: Под редакцией Шифрина Я.А. – М.: Машиностроение, 1982 – 415 с., ил.

 

Паулина Андреева: «Я училась не дышать»

Паулина Андреева

Фото: Пресс-служба

2029 год. Человекоподобные роботы становятся реальностью. Истории андроидов, которые будят по утрам, варят кофе, ухаживают за пожилыми и детьми, становятся любовниками, легли в основу сюжета нового многосерийного фильма «Лучше, чем люди». Несмотря на название, далеко не все рады такому соседству — так называемые «ликвидаторы» призваны бороться с умными машинами ценой человеческой крови.

Главная героиня сериала — робот Ариса, роль которой блестяще исполнила Паулина Андреева. Звезде «Метода» пришлось кардинально сменить имидж — превратиться в жгучую блондинку с зелеными глазами. Актриса долго и тщательно вырабатывала присущую андроидам манеру двигаться и вести себя. Платиновый парик, линзы, а также сложный пластический грим, который, по признанию самой артистки, является на сегодняшний день самым большим экспериментом над своей внешностью, проделанным на съемочной площадке. Паулина, которая старалась не моргать, чтобы лучше войти в образ, страдала от сухости глаз и пользовалась специальными каплями практически после каждого дубля.

«Важна максимальная концентрация в настоящий момент времени. Бот не думает наперед, у него нет прошлого и будущего. Плюс ко всему должно отсутствовать дыхание и моргание. На проекте работает хореограф. Мы репетировали движения и мимику. Я училась не моргать на протяжении длительного времени, не дышать, ходила дома, представляя себя роботом», — поделилась актриса.

Фото: Пресс-служба

Чтобы стать похожими на роботов, приложить немало усилий пришлось всему звездному составу сериала.

«Была разработана специальная схема движений.  Для того же, чтобы все это придумать, сначала мы с режиссером Андреем Джунковским очень долго разговаривали по телефону, искали пластику движений, так как хотели уйти от стереотипов, что робот обязательно должен быть неповоротливым. Потом мы поехали в танцевальный зал и там за один день нашли формулу того, как наши роботы должны двигаться», — рассказал «СтарХиту» хореограф Максим Юров.

Фото: Пресс-служба

По словам хореографа во многом его вдохновлял фильм «Я, робот», а также танцоры верхнего и нижнего брейкданса. «Брейкданс нам пригодился для того, чтобы наш робот не просто ходил и двигался как робот, но чтобы он мог подавать что-то, двигать руками», — заключил Юров.

Проект «Лучше, чем люди» уникален также невероятным гримом. Создатели проекта отмечают, что сериал максимально приближен к реальности, а за основу внешнего вида и функционала роботов взяты последние разработки в области роботехники. 

«Во всех нас присутствуют отголоски воспоминаний о тех куклах из советского времени — кукол с большими голубыми глазами. Но, в целом, в данном случае мы исходили из собственных пониманий того, как должны выглядеть роботы — это такой собирательный образ на основе картинки, сделанной художников. Мы не стремились копировать «Терминатора» или кого-то еще. Мы работаем в тесном тандеме с художниками, и главной нашей задачей стало придание некой «кукленности» образу. Для этого мы добавляли разные элементы в образ: подкрашивали цвет кожи, подбирали более искусственные парики, сделанные на заказ подкрашенные линзы, дополнительная яркость которым придавалась уже компьютером на монтаже, поскольку ношение светящихся и прочих линз могло повредить зрение нашим артистам», — утверждает гример Алексей Ивченко.

Фото: Пресс-служба

В создании образа Арисы Паулине Андреевой очень помог сложный пластический грим, который зрители смогут оценить в сценах, где роботу будут нанесены повреждения, — все внутреннее строение черепа андроида можно будет рассмотреть в деталях. 

«На разбитую Арису мы потратили часа три.  Эти три часа нужны только на наложение грима на площадке, подготовительный же период занимает неделю: за неделю мы снимаем слепок с актера, дальше создаем базовые макеты гримы, отливаем детали, ну и накладываем сам грим на площадке. С Паулиной была также особенность, что нам нужно было спрятать ее длинные волосы: для этого сначала мы клеили «лысину», затем накладывали фрагментарно грим, а только потом одевали парик», — признается Ивченко.

Фото: Пресс-служба

Роман Васильев, исполнитель роли робота-дворецкого в доме Виктора Торопова, признается, что необходимость не моргать было самой сложной частью работы над образом. «Держать внимание на каждом своем движении, каждой части тела. Когда ты играешь робота, то ты не можешь допустить никаких лишних движений. Сложно было следить за глазами. От этого глаза слезились, и как только мы слышали «мотор, снято» мы пытались глаза потереть, хотя сильно, конечно, из-за грима тоже трогать их нельзя. Также поворачивать взгляд быстро в нужную сторону было нельзя, нужно было перемещать взгляд медленно, менее натурально», — говорит актер.

Роман также считает, что жизнь в мире с роботами невозможна. «Я абсолютно солидарен с автором сценария нашего сериала, что, скорее всего, уважать роботов никогда не будут. Наш человеческий гнев нужно будет на что-то вымещать, но, надеюсь, это не будет так жестоко. Но я бы, например, стремился к тому, чтобы относиться к роботу как к члену семьи, не как к рабу, выражать благодарность в словах, банально говорить «спасибо», — поделился артист.

Кирилл Кяро

Фото: Пресс-служба

Фото: Пресс-служба

Роль симуляторов в обучении роботической хирургии

С момента первого применения роботической хирургической системы в 2000 г. робот-ассистированная технология приобрела широкую популярность по всему миру. К настоящему времени робот-ассистированная техника выполнения многих хирургических вмешательств представляет собой «золотой стандарт» оперативного лечения больных. Это утверждение абсолютно справедливо для робот-ассистированной радикальной простатэктомии. Уже в 2007 г. 68% всех подобных вмешательств были выполнены с помощью системы da Vinci, к 2014 г. этот показатель составил уже 85% (по данным компании-производителя). Это стало возможным благодаря потенциальным общепризнанным преимуществам робот-ассистированной техники выполнения операции, таким как меньшая степень кровопотери, отсутствие необходимости в проведении гемотрансфузии, меньший период восстановления и лучшие функциональные результаты.

Обучение роботической хирургии является сложным комплексным процессом, который требует значимых усилий не только от обучаемого, но и от учителя. Имеют место существенные различия между механизмом обучения открытой, или лапароскопической, операции и ро-

бот-ассистированной технике. Прежде всего это выражается в том, что в первом случае ученик и учитель находятся бок о бок в операционном театре, видя одинаковую картинку операционного поля. При этом учитель может в любой момент остановить выполнение того или иного маневра обучаемым и максимально обеспечить безопасность пациента в период обучения специалиста. Эта особенность не имеет отношения к роботической хирургии. Более того, необходимо принимать во внимание и финансовый аспект. Именно из-за высокой стоимости оперативного вмешательства обучаемый не имеет достаточного количества часов для выполнения самостоятельных манипуляций в ходе проведения реальной хирургической процедуры. Все это стало предпосылками к поиску иных возможностей для обеспечения достаточного времени на выполнение операции в течение периода обучения.

Типы роботов и применение в промышленности технологии робототехники —…

Распространенные типы роботов

Поскольку производители робототехники продолжают создавать инновации в разных функциях, ценовых категориях и форм-факторах, решения для робототехники находят свое применение в разных отраслях, число которых неустанно растет. Достижения в сфере вычислительной мощности и возможностей ИИ означают, что теперь мы можем использовать роботов для выполнения важных задач множеством способов.

Хотя сферы применения робототехники достаточно разнообразны — предоставление инструкций, полки для хранения, сварка металла в опасных средах и многое другое — современных роботов можно разделить на шесть категорий.

Автономные мобильные роботы (AMR)

AMR перемещаются по всему миру и принимают решения почти в реальном времени. Такие технологии, как датчики и камеры, помогают им усваивать информацию о своем окружении. Бортовое оборудование по обработке данных помогает им анализировать и принимать осознанное решение, например, двигаясь в обход сотрудника, точно подбирая пакет или выбирая соответствующую поверхность для дезинфекции. Это мобильные решения, которые требуют минимального участия человека для выполнения своих задач. Подробнее о роботах AMR.

Автоматизированные транспортные средства (AGV)

Если AMR свободно передвигаются по окружающему пространству, то AGV используют траектории или заранее определенные пути и зачастую требуют контроля оператора. Они обычно используются для доставки материалов и перемещения предметов в контролируемых пространствах, например на складах и заводских цехах.

Шарнирные роботы

Шарнирные роботы (также именуемые роботизированными руками) предназначены для имитации функций человеческой руки. Обычно они могут иметь двух 10 поворотных соединений. Каждое дополнительное соединение или ось обеспечивает большую степень движения, что идеально подходит для сварки, обработки материалов, обслуживания станков и упаковки. Подробнее о шарнирных роботах и роботизированных руках.

Гуманоиды

Хотя многие мобильные роботы-гуманоиды могут технически относиться к категории AMR, этот термин используется для идентификации роботов, которые выполняют функции, ориентированные на человека и часто имеют форму, подобную человеку. Они используют большинство тех же технологических компонентов, что и AMR, для определения, планирования и действий, так как они выполняют такие задачи, как предоставление инструкций или предоставление консьерж-услуг.

Коботы

Коботы предназначены для работы вместе или непосредственно с людьми. Хотя большинство других типов роботов выполняют свои задачи самостоятельно или в строго изолированных зонах, коботы могут находиться на одном пространстве с сотрудниками, чтобы помогать им выполнять больше работы. Они часто используются для выполнения ручных, опасных или тяжелых задач в повседневных рабочих процессах. В некоторых случаях коботы могут работать, реагируя на движения человека или обучаясь им.

Гибриды

Различные типы роботов часто сочетаются для создания гибридных решений, которые способны выполнять более сложные задачи. Например, AMR можно комбинировать с роботизированной рукой для создания робота для обработки пакетов внутри склада. Поскольку в одном решении сочетается больше функциональности, вычислительные возможности также консолидируются.

5 фильмов и сериалов с Рами Малеком – Что посмотреть

Рами Малек с детства хотел стать актером, но долгое время ничего не получалось, и он хотел даже бросить эту затею и найти обычную работу. Со временем его начали брать на небольшие роли в разные фильмы и сериалы. А потом с Малеком случился сериал «Мистер Робот», после которого дела пошли в гору, да так резво, что в возрасте 38 лет он получил личный «Оскар».

Дьявол в деталях

The Little Things, 2021

Warner Bros.

1990-е годы. Пожилой полицейский из провинции приезжает по делам в Лос-Анджелес, где раньше работал над одним сложным делом и был очень уважаемым специалистом. Местные копы все в мыле из-за маньяка, терроризирующего город, и молодой детектив (Рами Малек) хватается за легендарного копа в надежде, что тот поможет им приблизиться к разгадке.

Богемская рапсодия

Bohemian Rhapsody, 2018

Queen Films Ltd.

Биографическая драма о жизни и пути к славе солиста группы Queen Фредди Меркьюри с Рами Малеком в главной роли получила в 2019 году кучу премий, в том числе — четыре «Оскара».

Мистер Робот

Mr. Robot, 2015−2019

Anonymous Content

Гениальный хакер Эллиот способен за пару минут взломать любую систему. Этот полезный талант компенсируется абсолютным неумением молодого человека общаться с людьми, склонностью к депрессии и паранойе. Таинственная организация хакеров-повстанцев, руководимая Мистером Роботом, обращается к нему с предложением сотрудничать на ниве разоблачения негодяев.

Ночь в музее: Секрет гробницы

Night at the Museum: Secret of the Tomb, 2014

20th Century Fox Film Corporation

В нью-йоркском музее естественной истории серьезные проблемы: начала разрушаться пластина египетского принца Акменра (Рами Малек), которая оживляет экспонаты. Охранник Ларри выясняет, что надо срочно ехать в Лондон, найти великого фараона, создателя пластины, и починить магический артефакт, иначе все экспонаты музея навсегда остановятся.

Короткий срок 12

Short Term 12, 2013

Animal Kingdom

Грейс работает в лагере для трудных подростков, где держат детей по направлению соцслужб и по предписаниям суда, пока не будет решена их дальнейшая судьба. Большинству из них нужна психологическая помощь, потому что они пережили травматичный опыт в прошлом. Рами Малек здесь играет воспитателя Нейта, пришедшего в центр совсем недавно.

12 мая 2021

Нашли ошибку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.

Роли для роботов

Спутники для пожилых людей

Паро, робот-тюлень, используется в лечебных учреждениях в качестве «животного» компаньона для пациентов с деменцией.

КРЕДИТ: MONTONARI TAGAWA

Роботы могут предложить пожилым людям все, от общения до наблюдения за здоровьем и помощи при ходьбе. Люди разговаривают с роботами и даже скучают по ним, когда их нет рядом. Некоторые, однако, обеспокоены тем, что роботы могут взять на себя работу по охране здоровья людей, вызвать несчастные случаи или сократить личные контакты.

Социальные навыки для детей с аутизмом

«Бандит», вооруженный пузырями и музыкой, играет с детьми, изучающими аутизм.

КРЕДИТ: ДЭВИД ФЕЙЛ-ЗИФФЕР

Людям с аутизмом трудно общаться с другими людьми. Может ли робот с более простым и предсказуемым поведением помочь в развитии и практике социальных навыков? Хотя этот вид роботов вызывает большой интерес, исследования пока были небольшими и дали неоднозначные результаты.

Дистанционные помощники в больнице

Роботы

Telepresence позволяют врачам удаленно разговаривать с пациентами и консультироваться с более широким кругом экспертов.

КРЕДИТ: RICH PEDRONCELLI / AP PHOTO

Телероботов контролирует человек, который не присутствует лично, например врач, совершающий обходы издалека. Пациентам больниц, кажется, внимание роботов нравится не меньше, чем личные посещения.Телероботы также могут позволить больным детям по-прежнему посещать школу удаленно, не отставая от класса в академическом и социальном плане.

Тренажеры после инсульта

Носимые роботы могут помочь людям с двигательными нарушениями заниматься спортом.

КРЕДИТ: НАЦУКИ САКАЙ / AFLO / ALAMY LIVE NEWS

Носимые роботы могут помочь людям, перенесшим инсульт, тренироваться, улучшая их ходьбу и движения кистей и рук.Хотя роботы не предназначены для общения, исследователи обнаруживают, что люди с большей вероятностью будут использовать одного, если он соответствует их индивидуальности – например, тихого заботливого робота для интровертированного пациента.

Робо-учителя

Создание роботов в классе может способствовать развитию технических навыков и интересов детей. Роботы также могут играть роль сверстников или учителей, поощряя или инструктируя студентов, например, в изучении иностранного языка. Одно предварительное исследование показало, что гуманоидные роботы повышают мотивацию, общение и самовыражение у студентов с низкими доходами.

Потребительские справочники

Гуманоид «Пеппер» – бот, предназначенный для приветствия и направления клиентов.

КРЕДИТ: CHENG-EN CHENG / WIKIMEDIA COMMONS

Людям нравятся роботы в торговых центрах и музеях. В одном исследовании более 90 процентов покупателей хотели снова увидеть робота. В другом случае покупатели склонны воспринимать бота как «талисман» торгового центра. Многие даже предпочли робота человеку. Причина? Роботы не судят; они относятся ко всем одинаково.

— Янтарный танец

34 ключевые робототехнические компании, о которых вы должны знать 2021 год

Роботы захватывают мир. Ладно, не совсем. Еще нет. Но они становятся все более распространенными почти во всех отраслях, от здравоохранения и производства до обороны и образования.

Робототехнические компании, которые нужно знать

• Anduril
• Skydio
• Zipline
• Outrider
• Shapeways
• Nuro
• Piaggio Fast Forward
• Diligent Robotics
• Boston Dynamics
• Bluefin Robotics
• 56
• Правосторонняя робототехника
• Dronesense
• Автоматизация сбора урожая
• Rethink Robotics
• Vicarious

В компаниях, занимающихся робототехникой по всей Америке, слияние инженерии и науки создает действительно инновационные продукты – вещи, которые делают то, что обычно делают люди, только лучше.Будь то сварка, обучение, сборка автомобилей или выполнение хирургических операций, эти изобретения меняют наш образ жизни и работы.

Следующие 34 компании вносят свой вклад в революцию робототехники.

Андурил

Отрасль: Оборона

Расположение: Irvine, CA

Чем они занимаются: Anduril занимается созданием передовых аппаратных и программных продуктов, которые представляют собой решения самых серьезных проблем безопасности Америки и ее союзников.От Lattice, платформы на базе искусственного интеллекта, которая объединяет данные в реальном времени из Anduril и сторонних систем в единую приборную панель, до сторожевых башен и интеллектуальных устройств поддержки с воздуха, Anduril представляет эффективную технологию, которая развертывается за часы, а не за годы.

Skydio

Отрасль: Дроны

Расположение: Редвуд-Сити, Калифорния

Чем они занимаются: Skydio разрабатывает и производит интеллектуальные дроны, созданные с использованием технологии искусственного интеллекта и десятилетнего опыта исследований и разработок в области технологий дронов и компьютерного зрения.Флагманские продукты компании включают Skydio 2, беспилотное летательное устройство, оптимизированное для видео и управляемое через приложение, контроллер или маяк, и Skydio X2 с прочным корпусом и ситуационной осведомленностью, инспекцией активов и патрулированием безопасности для беспрецедентной навигации и логистики.

Zipline

Отрасль: Логистика

Расположение: Южный Сан-Франциско, Калифорния

Чем они занимаются: Zipline управляет глобальной автономной службой доставки, которая доставляет важные медицинские грузы людям, которые в них больше всего нуждаются.Компания предлагает как комплексную службу доставки, так и услуги по доставке и доставке вакцин, лекарств для неотложной помощи и расходных материалов по запросу. На сегодняшний день налетев почти 12 миллионов миль, Zipline ежедневно трансформирует операции по цепочке поставок.

Outrider

Отрасль: Логистика

Расположение: Golden, CO

Чем они занимаются: Outrider производит автономные машины для работы на дворе, которые обеспечивают повышенную безопасность и сокращают выбросы в некоторых из наиболее важных мест.Помимо производства автономных транспортных средств, Outrider также создает инфраструктуру площадки и системы управления для оптимизации операций с транспортными средствами, способными соединяться с тягачом с прицепом и маневрировать между дверями дока, парковочными местами и местами для вывоза грузов по дороге.

Shapeways

Отрасль: 3D-печать

Расположение: Полностью удаленный

Чем они занимаются: Shapeways предлагает услуги 3D-печати по запросу, которые позволяют компаниям легко масштабировать свой бизнес и сокращать время сборки.На сегодняшний день компания напечатала более 21 миллиона деталей и способна использовать все аспекты 3D-печати, от быстрого прототипирования до аддитивного производства и индивидуального проектирования, что идеально подходит для таких отраслей, как робототехника, аэрокосмическая промышленность, здравоохранение, архитектура и многое другое.

Tempo Automation

Отрасль: Создание прототипов

Расположение: Сан-Франциско, Калифорния

Чем они занимаются: Tempo Automation разрабатывает программное обеспечение, которое оптимизирует процесс создания прототипов для производства электроники и робототехники.Компания специализируется на быстром прототипировании, предлагая передовым разработчикам создавать рабочие модели своих проектов всего за три дня. Программное обеспечение Tempo Automation обеспечивает полную прозрачность процесса прототипирования, чтобы держать производителей в курсе производственного процесса и ожидаемых затрат, и используется организациями в аэрокосмической, медицинской и производственной отраслях.

Правосторонняя робототехника

Отрасль: Выполнение

Расположение: Бостон, Массачусетс

Чем они занимаются: Righthand Robotics разрабатывает адаптируемую роботизированную технологию, которая снижает проблемы, возникающие при выполнении заказов традиционной электронной коммерции.Роботы компании позволяют выполнять такие задачи, как выбор и сортировка переносных предметов, что позволяет быстро сократить время выполнения заказа, за что боты RightHand Robotics получили прозвище «сборщики».

Робототехника пчелы

Отрасль: Академия, Оборона, Аэрокосмическая промышленность

Расположение: Бруклин, Нью-Йорк

Назначение: Технология HoneyBee Robotics использовалась в нескольких космических миссиях НАСА (включая посещение Марса) с 1983 года.Она также является крупным игроком в оборонной, горнодобывающей и нефтегазовой отраслях, производя интеллектуальные системы выемки грунта, автономные буровые установки и системы отбора проб, а также другие инновации. В области медицины продукция компании включает нейрохирургический робот и роботизированный эндоскопический лазерный скальпель.

Piaggio Fast Forward

Отрасль: Логистика, компьютерное зрение

Расположение: Бостон, Массачусетс

Что он делает: Группа Piaggio, которая представила вам скутер Vespa, представляет собой Piaggio Fast Forward; робототехническая компания, занимающаяся созданием легких мобильных решений для людей и товаров.Флагманский робот компании, gita, является мобильным оператором, который следует за людьми и перевозит до 45 фунтов. Гиту можно использовать, чтобы носить с собой все, от тяжелых книг между уроками до продуктов.

AMP Robotics

Отрасль: Cleantech

Расположение: Денвер, Колорадо

Что он делает: AMP (Autonomous Manipulation and Perception) создает роботизированную систему, которую он называет Cortex, которую можно использовать в различных средах (смешанные отходы, строительство / снос и т. Д.)) и запрограммирован с помощью искусственного интеллекта Neuron, чтобы быстро и эффективно снимать перерабатываемые материалы с конвейерной ленты. Идеальные конечные цели – «более высокая производительность, рост товарной выручки, лучшее качество тюков и постоянная ставка рабочей силы с течением времени».

Заместитель

Отрасль: Робототехника

Расположение: Юнион-Сити, Калифорния

Чем они занимаются: Vicarious производит программное обеспечение для автоматизации, которое открывает более широкий диапазон движений и невероятные возможности в роботизированных устройствах.Программные решения компании позволяют машинам выполнять сложные задачи на сборочной линии, такие как паллетирование, сборочные комплекты, уход за машинами, упаковка контейнеров, сортировка и расширенная упаковка, предлагая возможность сократить рабочее время в среднем до пятидесяти процентов.

Нуро

Отрасль: Автономные транспортные средства

Расположение: Mountain View, CA

Чем они занимаются: Nuro выводит робототехнику на передний план повседневной жизни, разрабатывая технологии, которые помогают людям более эффективно использовать наши ресурсы, время и внимание.Флагманский продукт компании – это линейка полностью автономных дорожных транспортных средств, предназначенных для быстрой, безопасной и доступной перевозки грузов, с гибким дизайном интерьера, позволяющими выполнять различные поручения, начиная от получения продуктов из химчистки и заканчивая доставкой продуктов.

Ouster

Отрасль: Производство датчиков

Расположение: Сан-Франциско, Калифорния

Чем они занимаются: Компания Ouster стала пионером автономной революции, производя и производя технологию трехмерных лидарных датчиков, которая играет решающую роль в том, чтобы позволить машинам воспринимать свое окружение.Компания работает с инженерами-лидерами в области робототехники, автономных транспортных средств, картографических технологий, систем безопасности и дополнительных областей технологического развития, с такими партнерами, как Honeywell, Kudan и Mechaspin.

Сферо

Отрасль: Образование, игры

Расположение: Боулдер, Колорадо

Что он делает: Sphero изобрел теперь всемирно известный роботизированный мяч с поддержкой приложений, который используется в классах по всему миру для обучения через игру.В дополнение к оригинальному мячу, другие продукты включают Sphero 2.0 и Sphero Mini, а также гоночных роботов с поддержкой приложений по имени Ollie и Darkside. Приложение Sphero Edu компании является центром программирования ее роботов и многого другого.

Дилиджент Робототехника

Отрасль: Здравоохранение

Расположение: Остин, Техас

Назначение: Роботы Diligent с поддержкой искусственного интеллекта предназначены для работы с людьми в повседневной среде.Автономного робота Moxi компании можно оставить в покое для выполнения трудоемких логистических задач в больницах, таких как обустройство палат для пациентов и пополнение запасов. Способный перемещаться по коридорам больниц и другим труднодоступным местам, Moxi даже наделен «социальным интеллектом», который передается через движения головы и светодиодные глаза.

PickNik Robotics

Отрасль: Машинное обучение, Промышленное

Расположение: Боулдер, Колорадо

Что он делает: PickNik предлагает широкий спектр услуг, включая планирование движения, расширенную обратную кинематику, управление в реальном времени, предотвращение столкновений, интеграцию настраиваемых ros, 2D-навигацию, виртуальную реальность, моделирование роботов, машинное обучение для анализа рабочего пространства и многое другое.

Anybots

Отрасль: Здравоохранение, образование

Расположение: Сан-Хосе, Калифорния

Назначение: Роботы Anybots, оснащенные динамиком, камерой и видеоэкраном, служат в качестве удаленных аватаров, которые управляются через интерфейс на основе браузера и подключаются к Интернету через Wi-Fi. Допустим, вы в Чикаго и хотите быть на Тайване. Ваш робот, который имеет встроенную систему управления, возможности потоковой передачи видео в реальном времени и управляется клавишами со стрелками на клавиатуре вашего компьютера, может действовать как резервный.

Boston Dynamics

Отрасль: Военное дело, программное обеспечение

Расположение: Уолтем, Массачусетс

Что он делает: Boston Dynamics производит множество различных роботов, которые обладают ловкостью, как у людей, так и у животных. Несколько примеров: есть SpotMini, «маневренный робот, который обрабатывает предметы, поднимается по лестнице и будет работать в офисах, домах и на открытом воздухе»; Атлас, «динамичный гуманоид», который «использует навыки равновесия и всего тела для достижения мобильных манипуляций двумя руками»; и WildCat, быстрое четвероногое животное, которое «использует галопирующую походку так же, как собака или лошадь, и наклоняется в поворотах, чтобы сохранить сцепление и равновесие.”

Саркос

Отрасль: Аэрокосмическая промышленность, энергетика, оборудование

Расположение: Сиэтл, Вашингтон

Что он делает: Компания Sarcos создает три разных типа роботов, которые выполняют совершенно разные функции. Робот Guardian ™ S используется для исследования резервуаров, транспортных средств и других объектов во время передачи данных. Робот Guardian ™ S может работать на больших расстояниях, преодолевать труднопроходимую местность, например, лестницы, а также змейки по трубам.Guardian ™ GT создан для таких разноплановых задач, как подъем тяжелых грузов и сварка. Он также имеет приложения для служб быстрого реагирования, логистики и гуманитарной помощи. Guardian ™ XO® – это «промышленный экзоскелет с питанием без привязки, который увеличивает силу и выносливость человека, не ограничивая свободу передвижения оператора».

Barrett Technology

Отрасль: Промышленность, здравоохранение

Расположение: Ньютон, Массачусетс

Что он делает: Barrett производит шарнирные руки и кисти – то, что она называет «продвинутыми роботизированными манипуляторами» – для множества применений.Рука WAM® имитирует «человеческую грацию и ловкость». BarrettHand ™ серии BH8 может захватывать множество различных объектов. А Burt® разработан для тренировок по реабилитации верхних конечностей и исследований в области робототехники.

Bluefin Robotics

Отрасль: Автомобильная промышленность, судостроение

Расположение: Quincy, Massachusetts

Чем занимается: Подразделение General Dynamics, Bluefin производит беспилотные и автономные подводные аппараты (UUV / AUV) для клиентов в оборонном, коммерческом и научном секторах.Предложения включают более 70 различных датчиков на более чем 100 автомобилях.

Прикладная аэронавтика

Отрасль: Сельское хозяйство, оборона, искусственный интеллект

Расположение: Остин, Техас

Чем занимается: Applied Aeronautics производит беспилотные летательные аппараты (БПЛА). Его основной продукт, электрический самолет Albatross, используется в различных секторах, от сельского хозяйства и исследований до управления операциями в случае стихийных бедствий и защиты.

Левая робототехника

Отрасль: Промышленность

Расположение: Лонгмонт, Колорадо

Назначение: Новые коммерческие роботы Left Hand предназначены для работы на открытом воздухе, в частности для уборки снега с помощью беспилотного SnowBot Pro компании. Дистанционно управляемый онлайн, он использует технологии GPS, акселерометра и гироскопа для навигации по заранее запрограммированному пути. SnowBot также оснащен датчиками для предотвращения препятствий и записывает данные о своем текущем состоянии и окружающей среде в режиме реального времени.

Модульная робототехника

Отрасль: Образование

Расположение: Боулдер, Колорадо

Что он делает: Modular производит сборные блоки Cubelets и систему построения роботов MOSS, чтобы стимулировать «вычислительное мышление» и помочь детям лучше решать проблемы во взаимосвязанных средах посредством обучения на основе игр. По заявлению компании: «Студенты могут с легкостью проектировать и изменять конструкции роботов, используя блоки роботов для моделирования поведения в реальном мире.”

Dronesense

Отрасль: Общественная безопасность, программное обеспечение

Расположение: Остин, Техас

Что он делает: DroneSense производит дроны для приложений общественной безопасности, особенно с участием пожарных и полиции, которые могут быть развернуты в качестве служб быстрого реагирования для обследования мест пожаров или преступлений и предоставления важных данных до прибытия людей, чтобы «расширить ситуационную осведомленность». ”

Воплощенный

Отрасль: Робототехника

Расположение: Пасадена, Калифорния

Что он делает: Embodied производит технологически продвинутых роботов-компаньонов, которые проявляют человеческую заботу и сострадание, улучшая индивидуальное самочувствие и качество жизни.

Энергид Технологии

Отрасль: Промышленность, сельское хозяйство, здравоохранение

Расположение: Кембридж, Массачусетс

Назначение: Программное обеспечение Energid Actin SDK обеспечивает расширенное управление движением в реальном времени для промышленных и бытовых робототехнических приложений в отраслях, где быстрое продвижение на рынок имеет первостепенное значение.

Автоматизация уборки урожая

Отрасль: Сельское хозяйство

Расположение: Биллерика, Массачусетс

Что он делает: Согласно Harvest, его модель HV-100 была «первым в мире полностью автономным роботом, который работает вместе с людьми в неизмененной промышленной среде.«Сегодня более 30 из них обслуживают крупных сельскохозяйственных игроков в США, помогая повысить продуктивность, эффективность и качество растений. Когда дело доходит до ручного труда, роботы Harvest извлекают уроки из нагрузки, поэтому их коллеги-люди могут сосредоточиться на других аспектах процесса выращивания.

Интуитивный хирургический

Отрасль: Здравоохранение

Расположение: Саннивейл, Калифорния

Назначение: Роботы Intuitive используются для малоинвазивной хирургии.Оснащенная передовыми технологиями зрения, энергетическими системами, скобами и инструментами, постоянно обновляемая платформа da Vinci использовалась для миллионов операций с конца 1990-х годов. Более новый Ion ™ используется для малоинвазивной периферической биопсии легких.

я робот

Отрасль: Робототехника

Расположение: Бедфорд, Массачусетс

Назначение: Компания iRobot, основанная в 1990 году, производит множество интеллектуальных устройств для уборки, мытья полов и мытья полов, включая Roomba, Braava, Mira и Create.Он также занимается обучением детей техническим наукам.

Миомо

Отрасль: Здравоохранение

Расположение: Кембридж, Массачусетс

Что он делает: Подтяжка Myomo MyoPro с электроприводом разработана для помощи тем, кто пережил паралич или ослабление кистей и предплечий из-за различных состояний. Устройство считывает нервные сигналы с поверхности кожи, а затем активирует небольшие моторы, которые облегчают естественные движения рук и кистей.

Переосмыслить робототехнику

Отрасль: Автомобилестроение, промышленность

Расположение: Бостон, Массачусетс

Назначение: Rethink Коллаборативные роботы («коботы») выполняют множество функций для нескольких отраслей. К ним относятся: «самовывоз», процесс перемещения деталей в разные места и обратно; совместная упаковка и упаковка в конце производственной линии; Обслуживание станков с ЧПУ; литье пластмасс под давлением и выдувное формование и многое другое.Конечная цель компании – помочь компаниям «повысить производительность, решить проблему нехватки рабочей силы и повысить качество».

Vecna ​​Robotics

Отрасль: Логистика

Расположение: Кембридж, Массачусетс

Назначение: Автономные роботы Vecna, используемые в производстве, складировании и реализации, транспортируют, поднимают и транспортируют все типы материалов в среде, ориентированной на человека. Они перемещают материалы между производственными ячейками в цехе или на складе.Они помогают операторам складов и дистрибьюторов быстро перемещать товары с минимальными затратами. Компания также заявляет, что ее платформы «резко увеличивают скорость комплектации тележками за счет оптимизации подборов и автоматизации горизонтальной транспортировки, что значительно сокращает пешеходные расстояния».

Willow Garage

Отрасль: Робототехника

Расположение: Пало-Альто, Калифорния

Что он делает: Создатель программного и аппаратного обеспечения для робототехники, Willow ставит перед собой задачу «помочь продвинуть самые современные технологии автономной робототехники».«Его роботы включают PR2 для исследований и инноваций, сервис-ориентированный TurtleBot (он может даже приносить вам еду!) И« систему удаленного присутствия »Texai, с помощью которой вы можете виртуально присутствовать в Италии, сидя в Нью-Йорке.

Шесть автомобильных робототехнических компаний, о которых нужно помнить

В 2005 году 90% всех роботов были обнаружены в одном месте: на автомобильных заводах. Сегодня, 14 лет спустя, это число упало до менее чем 50%, и вот почему: почти каждая отрасль открывает инновационные способы привлечения этих нечеловеческих помощников.Несмотря на это, король автомобильной промышленности по-прежнему правит насестом роботов.

«Без этой автоматизации наши заводы давно бы устарели», – сказал об автомобильных роботах доктор Джей Барон, бывший генеральный директор Центра автомобильных исследований. «Автоматизация необходима для безопасности, качества и производительности».

Но эти роботы в ближайшее время не вытеснят людей. Вместо этого они представляют собой совместные творения, призванные максимизировать эффективность всего процесса автомобилестроения.Они делали это годами. Еще в 2014 году люди, как сообщалось, были на 85% продуктивнее, работая с роботами, чем без них.

Automotive Robotics

Роботы были жизненно важны для автомобильной промышленности на протяжении десятилетий, и они будут приобретать все большее значение по мере того, как автомобили и производственный процесс становятся умнее. Роботы работают вместе с людьми, выполняя различные задачи – от сварки и вставки деталей на сборочную линию до использования лазеров для распознавания неисправных частей автомобиля.

Ford, GM, Mercedes-Benz, BMW и практически все другие производители используют «совместных роботов» на своих заводах для выполнения таких функций, как покраска автомобилей, сварка и работы на конвейере. Эксперт по робототехнике Фрэнк Тобе считает, что такие роботы станут только более полезными в будущем и что «традиционные роботы в клетках на автомобильных заводах устаревают».

Эти шесть американских компаний помогают формировать будущее автомобильной робототехники.

Rethink Robotics

Rethink Robotics

Расположение: Бостон

Как робототехника используется в автомобильной промышленности: Rethink Robotics co-bots помогают в работе с материалами, обслуживании машин, тестировании, проверке и даже упаковке готовой продукции.Второй бот компании, Сойер (на фото выше), работает с крошечными деталями и может проникать в ограниченное пространство.

Влияние на отрасль: Производитель автомобильных запчастей Tennplasco использовал Sawyer от Rethink Robotics для создания и проверки деталей сборочной линии. Сообщается, что он выполнял работу двух человек.

Rockwell Automation

Rockwell Automation

Расположение: Milwaukee

Как используется робототехника в автомобильной промышленности: Используемые для сборки автомобилей, Роботы Rockwell Automation оказывают помощь в кузовных цехах – от установки деталей и покраски автомобилей до помощи в управлении запасами и контроле качества.

Влияние на промышленность: Стремясь к будущему, Rockwell разрабатывает роботов, которые помогут автоматизировать производство электромобилей. Компания предлагает различные технологии и роботов для масштабирования завода по производству электромобилей.

Кука

Кука

Место нахождения: Аугсбург, Германия

Как робототехника используется в автомобильной промышленности: Обширная линейка роботов и программного обеспечения Kuka позволяет автоматизировать процессы производства автомобилей.Например, программное обеспечение компании устанавливается в готовые приложения для роботов и может запускать все, от трехмерной визуализации до моделирования. Роботы Kuka могут выдерживать огромные нагрузки и выполнять такие задачи, как сварка, гидроабразивная резка и проверка линии сборки.

Влияние на отрасль: Kuka производит не менее 18 роботов для автоматизации автомобильной промышленности, которые делают все, от лазерной сварки и мойки до создания элементов сидений для автомобилей BMW с использованием трехмерной геометрии.

Acieta

Acieta

Расположение: Каунсил-Блафс, Айова

Как используется робототехника в автомобильной промышленности: Acieta создает роботов FANUC для автоматизации сборочных линий, которые обладают широким диапазоном движений и способны выполнять множество задач.Их можно использовать для всего, от создания автомобильных компонентов (например, насосов или двигателей) до сварки больших кузовных панелей и небольших кронштейнов.

Влияние на промышленность: Компания Acieta установила более 4400 своих промышленных роботов для автомобилестроения на заводах в Северной Америке.

Robotic VIsion Technologies

Robotic Vision Technologies

Расположение: Silver Springs, Md.

Как робототехника используется в автомобильной промышленности: Robotic Vision Technologies создает программное обеспечение с 3D-визуализацией для роботов и второстепенных роботов.Single Camera 3D, совместимая со всеми крупными промышленными ботами, помогает находить и идентифицировать различные части автомобиля менее чем за 0,1 секунды. Роботизированное зрение помогает производителям автомобилей повысить эффективность за счет способности распознавать различные автомобильные детали и отправлять предупреждения о неисправностях.

Влияние на отрасль: Технологии роботизированного зрения доверяют некоторые из самых известных мировых производителей, включая Boeing, Ford и Toyota.

Универсальные роботы

Универсальные роботы

Расположение: Бостон

Как робототехника используется в автомобильной промышленности: Universal Robots создала трех разных ко-ботов, которые интегрируются в автомобильную производственную линию.Роботизированная рука, имитирующая движение человеческой руки, обеспечивает дополнительную точность в различных процессах изготовления автомобилей. UX компании может заменить людей-операторов на опасных, грязных или монотонных работах, освобождая рабочих для выполнения более сложных и эффективных задач.

Влияние на отрасль: Ведущий испанский автомобильный журнал Autorevista наградил Universal Robots своей ежегодной наградой за лидерство в отрасли в 2018 году за «радикальное преобразование промышленной робототехники.«

Изображения через социальные сети, встроенные архивы и Shutterstock

4 типа роботов, играющих важную роль во время COVID-19

Boston Dynamics оборудовала Spot планшетом iPad и двусторонней радиосвязью для удаленного соединения врачей и пациентов с COVID-19. | Предоставлено: Boston Dynamics

.

Совершенная буря сбоев в сфере предложения, спроса и рабочих мест перевернула мир производства и цепочек поставок с ног на голову.Социальное дистанцирование и изоляция – это обычное дело, а ручные работы, которые обычно выполняются людьми, внезапно становятся недоступными или небезопасными. Решение этих задач без контакта человека с человеком – это именно то место, где отрасль робототехники может предложить реальную ценность.

Как сектор, робототехника в последнее время демонстрирует значительный рост, с появлением множества новых игроков и новых приложений, способствующих более широкому внедрению во многих секторах. В пандемии COVID-19 для роботов открываются две явные возможности:

1. В самой борьбе с COVID-19
2. Задачи, которые люди не могут легко выполнить, когда они социально дистанцируются или изолируются.

Срочное нередко превосходит важное. И прямо сейчас мы находимся с COVID-19. Сегодня есть неотложные потребности, которые необходимо удовлетворить; по мере выхода из кризиса нам предстоит внести важные изменения; и в долгосрочной перспективе это окажет реальное влияние на то, как мир будет действовать в будущем. Вот четыре способа, которыми робототехника может сыграть свою роль на этой временной шкале.

Роботы на передовой

В краткосрочной перспективе компании, занимающиеся робототехникой, принимают вызов и предлагают решения, необходимые для борьбы с COVID-19 на передовой.Применения включают очистку и дезинфекцию участков, где люди могут подвергнуться риску. В некоторых случаях развертываются роботы, предназначенные для этой функции, а в других – мобильные роботы и дроны переоборудованы, перепрофилированы и повторно развернуты.

Роботы

также используются для наблюдения, когда необходимо контролировать участки, чтобы гарантировать соблюдение правил социального дистанцирования или изоляции. Роботы также напрямую взаимодействуют с пациентами с симптомами, измеряя температуру, выполняя логистические задачи и манипулируя материалами в больницах.В гонке за вакциной от COVID-19 снова используются роботы для обработки образцов и, в некоторых случаях, с использованием ИИ для ускорения обработки данных с целью сокращения процесса разработки.

Логистические роботы

От сервисных роботов, доставляющих еду и другие предметы первой необходимости, до дронов и мобильных роботов, доставляющих лекарства и расходные материалы, такие как СИЗ, роботы играют очевидную роль в перемещении материалов и продуктов. В течение некоторого времени они были размещены на складах и объектах логистики, а теперь находят свое применение в розничной торговле, где они могут чистить, дезинфицировать, сканировать и пополнять запасы полок.Это особенно актуально для продуктовых магазинов и будет становиться все более важным по мере того, как снова откроются другие объекты.

---

Follow The Robot Report охватывает пандемию COVID-19.

---

Роботы-компаньоны

Во времена социального дистанцирования, когда взаимодействие затруднено, а одиночество – настоящая проблема, роботы-компаньоны оказываются бесценными в домах престарелых и других местах, где личный контакт просто невозможен.Эта стратегия также может использоваться практикующими врачами для взаимодействия с пациентами, сохраняя при этом безопасное расстояние для защиты обеих сторон.

Роботы-производители

Рекомендации по социальному дистанцированию создают проблемы для производителей, которые стараются сделать безопасность своих команд приоритетом, не упуская при этом колеса из отрасли. Это не просто коммерческий вопрос: многие фабрики производят основные средства индивидуальной защиты и медицинское оборудование, например аппараты ИВЛ.

Для производителей, которые полагаются на ручные операции, выполняемые линейными операторами, это чрезвычайно сложно.Некоторым пришлось добавить смены, чтобы сохранить физическое пространство между операторами. Те, у кого больше автоматизированных средств, легче адаптируются, особенно те, у кого автоматизация в большей степени основана на программном обеспечении, что обеспечивает маневренность и гибкость, в которых производители остро нуждаются прямо сейчас.

Повышенный спрос на цифровую трансформацию

Робототехника играет важную роль в краткосрочной перспективе и может предложить еще больше в будущем. Спрос на более автоматизированную среду неуклонно растет, особенно в мире производства и цепочки поставок.

Более того, многие ожидают увидеть тенденцию к отказу от зарубежного производства для важнейших звеньев цепочки поставок. Фактически, правительства поощряют компании стремиться к более устойчивой цепочке поставок, которая меньше зависит от производственной мощи Китая, которая оценивается в 4 триллиона долларов.

Маловероятно, что бренды или потребители захотят платить больше за свою продукцию в более регионализированной цепочке поставок. Единственный способ конкурировать в регионах с более высокой стоимостью рабочей силы, таких как Западная Европа и США.С., будет через цифровую трансформацию и автоматизацию. И именно эти преобразованные в цифровую форму и автоматизированные производственные мощности и цепочки поставок обеспечат гибкость и устойчивость, необходимые для того, чтобы противостоять следующему серьезному сбоям.

Об авторе

Жан Оливьери – главный операционный директор Fictiv. От голубых фишек до инновационных стартапов Оливьери проработал последние три десятилетия на различных руководящих должностях, курируя дизайн продукта, цепочку поставок, производство и операционные обязанности.

За семнадцать лет работы в компании она занимала ряд должностей в сфере закупок в Motorola, включая директора по глобальному поиску новых продуктов. В качестве директора по эксплуатации iPod в Apple она отвечала за ежегодный ввод в производство всех четырех новых моделей iPod, включая первые Touch, Nano, Shuffle и Classic. Оливьери также управлял продуктами и операциями с SpaceX, Otto, Lively и Ernst & Young.

Оливьери имеет сертификат PMP Университета Джорджа Вашингтона и степень магистра инженерных наук в области промышленной инженерии; Менеджмент технологий из Университета штата Аризона, где она закончила с отличием.Она также имеет степень бакалавра инженерных наук в области промышленного проектирования Университета Аризоны.

Роль по уходу во взаимодействии человека и робота: исследование опосредующих эффектов воспринимаемой выгоды и социального присутствия

https://doi.org/10.1016/j.chb.2013.02.009Получение прав и контента

Основные моменты

•

Мы исследуем влияние роли по уходу (робот против человека) в HRI.

•

Получение услуг по уходу побуждает пользователей формировать более позитивное восприятие.

•

Воспринимаемая выгода и социальное присутствие опосредуют влияние роли по уходу.

•

Тенденция к погружению является важным предиктором восприятия робота пользователем.

•

Необходимость принадлежать – важный фактор, предсказывающий восприятие робота пользователем.

Реферат

Это исследование исследует, имеет ли назначение роли по уходу роботу или взаимодействующему с ним человеку психологическое влияние на качество взаимодействия человека и робота (HRI).Студенты колледжа взаимодействовали с социальным роботом в эксперименте между субъектами ( N = 60) с двумя управляемыми условиями: первое, где робот играл роль офтальмолога (с участниками, выступающими в качестве пациентов), и другое, где участники играли роль офтальмолог (пациентом выступает робот). Результаты свидетельствуют о том, что участие в действиях по уходу побуждает пользователей формировать более позитивное восприятие робота, чем мнимая забота о роботе.Результаты также показывают, что воспринимаемая польза от отношений с роботом опосредует влияние роли по уходу на удовлетворенность отношениями с роботом и доверие к нему, в то время как чувство социального присутствия опосредует влияние на человечность и интеллект робота. Эти результаты демонстрируют применимость парадигмы «Компьютеры – социальные субъекты» (CASA) к контексту HRI.

Ключевые слова

Роль по уходу

Социальные роботы

Компьютеры – социальные участники (CASA)

Теория социального обмена

Воспринимаемая выгода

Социальное присутствие

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

Посмотреть полный текст 9000v4 Copyright © 2013 ОООВсе права защищены.

Рекомендуемые статьи

Ссылки на статьи

Frontiers | Роль разочарования во взаимодействии человека и робота – что необходимо для успешного сотрудничества?

Введение

Роботы больше не просто инструменты в промышленном контексте. Скоро роботы станут частью нашей повседневной жизни. Идея состоит в том, что роботы взаимодействуют с людьми в тесном сотрудничестве, без укрытий между ними. Согласно Onnasch et al.(2016) люди и роботы работают над общими целями и подцелями, которые назначаются в соответствии с ситуацией во время сотрудничества и выполняются в одном рабочем пространстве.

Задача исследования взаимодействия человека и робота (HRI) – разработать успешное и приятное взаимодействие. Идентификация и измерение факторов, которые играют важную роль в успешном сотрудничестве, имеют решающее значение при проектировании и разработке подходящей роботизированной системы и прямого взаимодействия. Если робот не соответствует требованиям, потребностям и перспективам пользователя или если они не принимаются во внимание, робот, скорее всего, не будет принят пользователем (Davis, 1989; Venkatesh et al., 2003; Heerink et al., 2007; Broadbent et al., 2012; Smarr et al., 2014). Различные направления исследований (например, Riek et al., 2009; Waytz et al., 2010; Salem et al., 2015; Abd et al., 2017; Ciardo et al., 2018; Onnasch and Roesler, 2019) исследовали различные такие аспекты, как доверие, внешний вид, антропоморфизм и принятие, которые играют роль в HRI. Важным аспектом исследования HRI, ориентированного на человека, являются человеческие эмоции во время взаимодействия, особенно отрицательные. Одна негативная эмоция, которая часто упоминается при работе с технологиями, – это разочарование (Ceaparu et al., 2004; Лазар и др., 2006). Разочарование возникает, когда человек ожидает достижения цели, но все же не может достичь ее после повторяющихся попыток (на основе Фрейда, 1921; Рассела, 1980; Амзеля, 1992; Шерера, 2005; Борца, Деринг, 2013).

Ожидания

У людей есть определенные ожидания относительно деталей взаимодействия с роботизированной системой, основанные, например, на внешнем виде роботизированной системы, способе выполнения задачи с системой, часто связанном с подобием взаимодействия человека и человека (HHI), например, способ общения (вербальный и невербальный) и социальное поведение по отношению к партнеру по взаимодействию и социальным нормам (Compagna et al., 2016; Бир и др., 2017; Jerčić et al., 2018). Люди используют механизмы HHI, такие как проксемическое поведение, интерпретация намерений другого, способ общения, а также социальные, физические и поведенческие сигналы, чтобы воспринимать роботов как автономных социальных агентов, как социально представленных человеческих сотрудников (Fiore et al., 2013). Было показано, что люди относятся к компьютерам как к товарищам по команде, обладающим индивидуальностью (Nass et al., 1995, 1996). Люди склонны вести себя в социальном отношении не только по отношению к другим людям, но и по отношению к роботам (Reeves, Nass, 1998; Dautenhahn, 2007).Без предварительной подготовки люди предпочитают естественное и интуитивное общение с технической системой (Dautenhahn et al., 2005). Люди склонны предпочитать человеческие атрибуты роботов (Kiesler, Hinds, 2004; Walters et al., 2008). Было показано, что люди лучше способны сопереживать этому типу роботов (Riek et al., 2009), и это предположительно заставляет людей приписывать роботу человеческие умственные способности (например, намерения, эмоции, познание) (Waytz et al., 2010; Schneider, 2011).

Что касается вопроса о том, как реализовать успешные совместные рабочие ситуации, полезно проанализировать ситуацию человеческого сотрудничества. У людей развился ряд способностей к совместным действиям (Sebanz et al., 2006). Такие механизмы, как совместное внимание и другие когнитивные механизмы для совместного использования представлений об объектах и ​​событиях, а также знание общих задач помогают нам инициировать и координировать совместные действия. Всякий раз, когда действия партнера указывают на несовпадение представления общей цели и способа достижения этой цели, следует немедленное выражение лица и информирует партнера без слишком явного общения.Следовательно, такие эмоциональные лицевые реакции также могут быть очень важным индикатором успешного сотрудничества человека и робота.

Для оценки реакции человека на различные виды роботов с разным внешним видом во многих исследованиях использовались изображения или видео (например, Bartneck et al., 2007). Однако двухмерные изображения не могут представлять сложный трехмерный вид, движение и звуки социальной HRI (например, Wainer et al., 2007). Следовательно, для исследований HRI важно использовать по крайней мере два разных типа роботов (с разными внешними признаками, похожими на людей), чтобы предотвратить неправильную интерпретацию поведения и учитывать более широкую вариативность реакций на разные роботизированные системы.

По этим причинам интересно рассмотреть внешний вид робота, ожидания, которые возникают, и провести сравнения с HHI для разработки робототехнических систем и HRI.

Отрицательные эмоции – разочарование

Если ожидания человека-партнера по роботу не оправдались или не оправдались, могут возникнуть негативные эмоции, такие как разочарование, и даже привести к прекращению взаимодействия. Эмоции могут возникать во время всех видов действий и умственных операций (Picard, 1997), они мотивируют действия и влияют на производительность, доверие и принятие во время взаимодействия, а также на само поведение взаимодействия (Brave and Nass, 2002).

Эмоциональное переживание разочарования может быть вызвано простыми событиями, такими как задержки во времени и ошибки, которые могут произойти из-за недостатка знаний и недостаточной подготовки в области взаимодействия человека с компьютером (HCI) (Bessière et al., 2004; Lazar et al., 2006 г.). Работа с компьютерным агентом, которому пользователь не доверяет, приводит к развитию разочарования (Hirshfield et al., 2011). Примерами в литературе разочарований в HRI являются такие ситуации, как, например, поведенческие ошибки робота, такие как падение бутылки или перемещение в неправильное место захвата в задаче передачи бутылки с роботом (Abd et al., 2017). В интерактивных ситуациях с разными роботами участники больше разочарованы такими техническими сбоями, чем когда они сталкиваются с нарушением социальных норм, например, «не глядя прямо на человека, с которым разговаривают» (Giuliani et al., 2015, p. 3) (Джулиани и др., 2015). По этим причинам в нашем исследовании использовались технические сбои (см. Также раздел «Экспериментальное описание»). Такие технические сбои можно использовать в исследованиях, чтобы намеренно вызвать разочарование у участников в таких ситуациях взаимодействия, чтобы вызвать воспринимаемое увеличение разочарования.В таких случаях люди обычно показывают роботу немедленную эмоциональную обратную связь в виде таких реакций, как мимика (Lang et al., 2010).

Разочарование приводит к снижению производительности задачи (Waterhouse and Child, 1953; Klein et al., 2002; Powers et al., 2011), более медленному времени отклика (Chen et al., 1981), более длительному времени принятия решения (Lerner et al. ., 2015), продлевая усвоение контента при обучении (Amsel, 1992) и снижая эффективность обучения (Kort et al., 2001; Graesser et al., 2005; Woolf et al., 2009). Снижение мотивации (Weiner, 1985), удовлетворенность пользователей и недостаток доверия (Lazar et al., 2006; Hirshfield et al., 2011) вызваны разочарованием. Было обнаружено, что разочарование вызывает усиление возбуждения, что улучшает когнитивные способности и связано с высокой рабочей нагрузкой (например, Whinghter et al., 2008). Следовательно, всякий раз, когда можно предотвратить восприятие разочарования, это принесет пользу для дальнейшего интерактивного процесса и качества выполнения задачи.

Различные авторы обнаружили прямое влияние на принятие технической системы и доверие к снижению разочарования (Giuliani et al., 2015; Ян, 2016; Abd et al., 2017). Было обнаружено, что чувство доминирования было низким, когда фрустрация была высокой при выполнении задачи с высокими требованиями к вниманию (Weidemann and Rußwinkel, 2019). В этом исследовании доминирование рассматривалось и подвергалось сомнению как контроль и способность контролировать ситуацию. Концепции доминирования и контроля в исследовании, описанном в этой статье, рассматривались отдельно путем расширения анкеты SAM (более подробно см. Раздел «Анкеты»). Параметр доминирования в анкете SAM представляет собой изменения в степени контроля, максимальный контроль в ситуации представлен большой цифрой (Bradley and Lang, 1994).В этом исследовании «доминирование» определяется как превосходство во взаимодействии, а также над партнером по взаимодействию, а «контроль» – как контроль в ситуации, над собственным действием и посредством действия, т. Е. Также как разница между восприятием события в ситуация и предполагаемый эффект (Pacherie, 2007; Haggard and Chambon, 2012). Доминирование – важный фактор для суждения о взаимодействии, партнере и общении в социальном взаимодействии (Ng and Bradac, 1993; Berger, 1994). Важность доминирования также была показана в результатах опроса SAM в нашем предыдущем исследовании фрустрации.

Два термина “чувство контроля” и “чувство свободы воли” связаны в психологии. Чувство свободы воли означает «контроль как за своими действиями, так и через них» (Haggard and Tsakiris, 2009, p. 242). Следовательно, возможность реализовать намеченные действия и ожидаемый результат с помощью робота приведет к более высокому чувству контроля. Такой фактор интересен с точки зрения того, насколько успешно инструмент используется для определенной цели, а также насколько я успешен во взаимодействии с другим человеком. E.g., «добился ли я того, чтобы меня понял другой человек» или, другими словами, «испытываю ли я предполагаемый эффект, который я пытался вызвать своими действиями?» Ciardo et al. (2018) предполагают, что на чувство свободы действий негативно влияет разочарование во взаимодействии с воплощенным роботом, аналогично взаимодействию с другими людьми.

В этом смысле повторяющиеся неудачные HRI, связанные с выбранной целью, приводят к воспринимаемому разочарованию человеческого партнера. Выявление таких неудачных неприятных событий позволит реализовать функции решения, например.г., для HHI.

Как видите, важно уметь идентифицировать и минимизировать разочарование. Эмоции объектно-ориентированы и имеют характерный опыт, и наличие физиологических изменений и поведенческих паттернов очевидно (Klug, 2012). В литературе сообщается о нескольких методах доступа к эмоциям, которые можно разделить на субъективные (например, анкетирование) и объективные (например, психофизиологические методы) методы.

Как измерить эмоции

Субъективные методы измерения эмоций, такие как методы самоотчета, эффективны и просты в применении, они полезны для определения эмоций.Однако участники восприимчивы к временным эффектам и могут реагировать на основе социальной желательности (Mauss and Robinson, 2009; Lopatovska and Arapakis, 2011) или не иметь прямого доступа к эмоциональному опыту.

Во время переживания эмоций в организме человека происходят определенные физиологические изменения (Peterson et al., 2015). Поскольку измерения таких физиологических изменений могут регистрироваться параллельно возникновению эмоции, в отличие от субъективных методов. Дополнительное использование психофизиологических методов поддержало бы определение эмоций.Визас и Пикард показали корреляцию между различными эмоциями (такими как радость и разочарование) и физиологическими сигналами (такими как пульс и гальваническая реакция кожи) (Vyzas and Picard, 1999). С другой стороны, физиологические измерения неоднозначны, и еще предстоит найти лучшую методологическую комбинацию измерений, особенно в отношении различных экспериментальных условий.

Многокомпонентный феномен фрустрации часто возникает во время взаимодействия человека с машиной (Ceaparu et al., 2004; Lazar et al., 2006) и инициирует изменения не только в выражении лица, но также в осанке, физиологии или поведении (Scherer, 2005). Было обнаружено, что вариации частоты сердечных сокращений чувствительны к разочарованию, и сама частота сердечных сокращений положительно коррелирует с этой эмоцией (Wulfert et al., 2005; Washington and Adviser-Jones, 2011; Yuan et al., 2014). Во время неправильно выполненных задач активность лицевых мышц также может свидетельствовать о разочаровании (Jost, 1941; Hamm et al., 2011; Hazlett, 2013; Gao et al., 2014; Lerner et al., 2015). Но все эти выводы недостаточно надежны, чтобы их можно было использовать изолированно для измерения разочарования. Таким образом, в данном исследовании используется комплексный подход к измерению разочарования.

Цель

Кажется, что эмоциональное переживание разочарования и его влияние на факторы взаимодействия и качество взаимодействия могут послужить хорошим ориентиром для оценки робототехнических систем и для рекомендации дизайна приятного и успешного HRI.

Чтобы лучше понять эти возможности, мы ответим на один главный вопрос в этой статье:

Как разочарование влияет на HRI?

Для исследования этого вопроса был разработан совместный эксперимент человека и робота, состоящий из задачи с общей целью, включая сценарии передачи обслуживания.Участники взаимодействовали с двумя разными роботизированными системами, исследовали диапазон изменений в поведении из-за используемой технической системы. В эксперименте применялись различные измерения фрустрации, которые использовались ранее в аналогичных исследованиях. Одна из целей исследования заключалась в том, чтобы вызвать и измерить разочарование, в том числе с помощью вопросников. Вторая цель состояла в том, чтобы исследовать влияние разочарования на HRI.

Гипотезы

На основании результатов связанной работы по фрустрации и внешнему виду роботов в психологии, HCI и HRI, мы разработали четыре гипотезы для исследования:

h2: Технические ошибки робота вызывают разочарование у участников.

h3: Разочарование приводит к снижению доминирования, чувства контроля и самооценки деятельности.

h4: разочарование приводит к снижению оценки принятия робототехнических систем.

h5: Взаимодействие с роботом, более похожим на человека (здесь « Pepper »), является предпочтительным среди других аспектов из-за человеческого внешнего вида и сходства с HHI. Это приводит к приписыванию роботу человеческих способностей и к тенденции прощать ошибки, в отличие от более техничного робота, который, как ожидается, будет вести себя более точно.

Материалы и методы

Экспериментальная мотивация

Задача сотрудничества была выбрана для исследования прямых взаимодействий, поскольку человек разделяет рабочее пространство с роботом для выполнения общей задачи. В этом исследовании взаимодействие соответствует обработке задачи (в дальнейшем называемой задачей взаимодействия).

Хорошим примером задачи тесного взаимодействия является сценарий передачи обслуживания с роботизированной системой. Поскольку шары разного цвета нужно было передавать от человека к роботу и помещать в определенные корзины, соответствующие компоненты, такие как обратная связь (робот и человек), совместные действия, а также предоставление и восприятие инструкций были важны для качества выполнения задачи.Подобные сценарии исследовались в других источниках (Rasmussen, 1982; Giuliani et al., 2015; Abd et al., 2017; Honig and Oron-Gilad, 2018) с разными исследовательскими вопросами. Для сценария в данном примере сбои технического исполнения робота были инициированы, например, при падении мяча, чтобы вызвать разочарование.

Задача с общей целью способствует развитию отрицательных эмоций, таких как разочарование. В конце концов, недостижение важной для вас общей цели из-за того, что ваш партнер терпит неудачу, может привести к разочарованию.

Были использованы две разные роботизированные системы (рисунки 1A, B), принимая во внимание, что внешний вид, движение могут формировать разные ожидания и могут иметь сильное влияние на интерактивное поведение участника и на оценку задачи взаимодействия. Для систематического исследования такого рода влияний потребовалось бы более широкое разнообразие роботизированных систем. В других исследованиях обычно исследуется только один тип роботов. В описанном здесь исследовании человек, работающий над одной и той же задачей, взаимодействует с двумя системами (одна за другой), поэтому их можно (сравнивать) напрямую.Требования к двум выбранным роботизированным системам заключались в (1) способности физически взаимодействовать с участником (с аналогичной пастой) и (2) в поиске двух систем, которые различаются по внешнему виду гуманоидов, таких как социальный и промышленный робот ( Шансо, 2019).

Рисунок 1. (A) Слева робот « Pepper » от Aldebaran Robotics SAS и SoftBank Mobile Corp и (B) Справа робот « Panda » от FRANKA EMIKA.Фотографии роботов были сделаны и отредактированы Александрой Вайдеманн.

Используемые методы (анкеты и интервью) уже зарекомендовали себя в других исследованиях для определения эмоций или даже разочарований. Кроме того, эти методы были исследованы на основе мультимодального подхода, чтобы выяснить, какие методы лучше всего подходят для измерения фрустрации в HRI.

Анкеты, видеозаписи (чтобы уравновесить проблему самооценки (Бетел и Мерфи, 2010) и оценить реактивное поведение, проявленное участниками) и интервью (для более глубокого понимания душевного состояния участников) часто применяются в качестве методов в наблюдения взаимодействий в различных исследованиях, которые также использовались здесь (Chanseau, 2019).

Обратная связь, предоставляемая роботом, в нашем случае статус системы (открыт для инструкций или нет), очень важен для хорошего взаимодействия между двумя сторонами во взаимодействии. Здесь выбранный канал обратной связи был визуальным и реализован в виде светодиодной обратной связи, что было показано, например, в исследовании проекта MTI-engAge.

Описание эксперимента

Дизайн исследования и участники

Исследование HRI было проведено с участием 30 здоровых участников [возраст: 18–35 лет; N (штекер) = 14, N (гнездо) = 16].Средний возраст составил 29,1 года ( SD, = 5,2). Набор испытуемых проводился через объявления в университетах Берлина и на тематическом портале Берлинского технического университета. Испытуемые были случайным образом разделены на две группы состояний: разочарование (FRUST) и отсутствие разочарования (NOFRUST), которые рассматривались как независимая переменная.

Технические системы

Робототехнические системы

Испытуемые взаимодействовали с двумя разными роботизированными системами: роботом-гуманоидом (« Pepper » от Aldebaran Robotics SAS и SoftBank Mobile Corp) и роботизированной рукой (« Panda » от FRANKA EMIKA).Роботы управлялись сценарием «Волшебник из страны Оз» (управляемым специально написанной компьютерной программой), поэтому экспериментатор генерировал реакции роботов во время задач взаимодействия из практических соображений и соображений безопасности.

LED-обратная связь

Чтобы робот мог давать обратную связь в ответ на «триггерный ввод» от объекта, была разработана светодиодная обратная связь. Роботы сообщали человеку о своем текущем «состоянии» с помощью трехцветной светодиодной лампы. Если светодиод был «зеленым», роботу можно было давать инструкции (с помощью жестов и / или слов).Если светодиод был «оранжевым», робот «обрабатывал» ввод от человека. Если светодиод загорелся красным, значит робот либо не понял ввод, либо ввод был неправильным.

Экспериментальная установка

Задания на взаимодействие (одна с « Pepper » и одна с « Panda ») выполнялись в комнатах, разделенных занавесками, так что испытуемые находились «наедине» с роботом и были визуально защищены от других людей (см. Рис. 2). ). Каждое место взаимодействия было разделено на две области: область для человека (зеленая область) и область робота (красная область), в которую человеку не разрешалось входить какой-либо частью тела.Испытуемый менял станции во время эксперимента. На станции 1 испытуемый заполнял анкеты до и после интерактивных заданий. Задания взаимодействия выполнялись на станции 2. Сиденье Волшебника страны Оз (человек, который управлял роботом) находилось на высоте робота и было спрятано за шторами. Оттуда волшебник мог наблюдать за участниками с помощью камер над станцией 2 и управлять роботом.

Рис. 2. Схема эксперимента по взаимодействию человека и робота сверху.

Экспериментальная процедура

Процедура эксперимента была разбита на три блока (рисунок 3). В первом блоке были заполнены общие анкеты (предварительное тестирование). Задания на взаимодействие с роботизированной системой (на станции 2) и заполнение соответствующих анкет происходили в блоке 2. Таким образом, участники выполнили блок 2 дважды. Задачи взаимодействия с двумя роботизированными системами выполнялись последовательно в рандомизированном порядке. Это служило для избежания эффекта последовательности.Анкеты о здоровье человека-партнера по взаимодействию, знания о триггерах, роботизированной системе и взаимодействии задавались в четырех разных временных точках на протяжении всего блока 2, перед каждой задачей взаимодействия (T1 и T3) и после каждой задачи взаимодействия ( Т2 и Т4) (на станции 1). В блоке 3 были заполнены заключительные анкеты по обеим задачам взаимодействия и, при желании, было проведено интервью.

Рис. 3. Процедура эксперимента по взаимодействию человека и робота.

Каждая задача взаимодействия в блоке 2 включала 11 попыток, поскольку необходимо передать не более 11 мячей (сценарии передачи). В ходе пробной версии ошибок не может быть ни одной, ни двух-трех ошибок. В группе FRUST ошибки произошли в девяти испытаниях (испытание 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10 и 11). В 2 испытаниях (испытание 4 и 7) произошли ошибки в группе NOFRUST. Экспериментатор определил, в соответствии с этими правилами, в каких пробных ошибках возникли до начала исследования.

Блок 2: задача взаимодействия

Различные ситуации передачи роботов контролировались сценарием «Волшебник из страны Оз» (управляемым специально написанной компьютерной программой и экспериментатором).Это сценарии передачи, в которых субъект должен передать роботу цветные шары (желтый и синий) и с помощью жестов и слов заставить робота бросить мяч в корзину соответствующего цвета в комнате, отделенной от человека.

Перед участниками было две подзадачи. В первой подзадаче не менее трех мячей каждого цвета нужно было поместить с помощью робота в соответствующую корзину. Во второй подзадаче участникам нужно было выяснить, какие жесты и слова, так называемые триггеры, заставили робота среагировать и выбросить мяч в корзину.Тип слов-триггеров (цвет, направление) и триггерные жесты (указательный жест, цветная карта) были известны участникам, но не было известно, какой робот отреагировал на какой соответствующий триггер (слово или жест) или комбинацию триггера (слово и жест) с желаемая реакция (выброс мяча в соответствующую корзину). В конце эксперимента участники заявили о своих знаниях о триггерах в запросе знаний (см. Также раздел «Анкеты»).

Задачи взаимодействия были разделены на четыре фазы:

(1) привлечение

(2) передача мяча

(3) выбор триггера

(4) передача мяча роботом.

В фазе привлечения субъекты должны привлечь робота, например, перекликаясь, чтобы он двигался к человеку, чтобы принять мяч с помощью захвата робота для передачи мяча. После того, как мяч был успешно передан, робот переместился в так называемую «позицию ожидания», и субъект мог выбрать спусковой крючок, чтобы узнать, как робот реагирует на спусковой крючок. Этому также способствовала светодиодная обратная связь. Если спусковой крючок был выбран правильно, робот выпускал мяч в соответствующую корзину в своей зоне.

Технические ошибки, вызванные роботом, произошли во время фазы передачи мяча в четырех фазах взаимодействия. Было четыре различных типа технических ошибок:

(1) захват остался открытым

(2) захват оставался закрытым

(3) захват подхватил мяч и уронил его в область человека

(4) захват подхватил мяч и уронил его в нужную зону.

В группе FRUST было больше ошибок, чем в группе NOFRUST, поэтому предполагалось, что испытуемые в группе FRUST испытали разочарование.

Во время задач взаимодействия велась видеозапись (спереди и сбоку, см. Также рисунок 2). Были проведены короткие интервью с определенным количеством субъектов о взаимодействиях.

Анкеты

Все анкеты заполнялись на компьютере.

Фаза предварительного тестирования в блоке 1 включала анкетирование о склонности к технологиям, общему благополучию и регуляции эмоций.

Описанные ниже анкеты предполагают, что анкета после исследования была дана в четыре разных момента времени на протяжении всего эксперимента, перед каждой задачей взаимодействия (T1 и T3) и после каждой задачи взаимодействия (T2 и T4).

Три следующие анкеты необходимо заполнить до (T1 и T3) и после задачи взаимодействия (T2 и T4) (рис. 3, см. Блок 2). Анкета с шестью шкалами о различных эмоциях (например, удовлетворение и разочарование) и состоянии (например, усталости) человека (EaCQ) была основана на графике положительных и отрицательных воздействий (PANAS) (Watson et al., 1988; Krohne et al., 1996) и BSKE21 (Janke et al., 1988, 1995; Janke and Debus, 2003). Этот вопросник и манекен самооценки (SAM) (Bradley and Lang, 1994) варьировались от 1 до 6.SAM и EaCQ были выполнены, чтобы иметь возможность оценить эмоциональное состояние в течение периода выполнения задания. Третий вопросник представлял собой индекс нагрузки задачи НАСА (NASA-TLX) (Hart and Staveland, 1988), который использовался для определения выполнения задачи и разочарования. Шкала была преобразована линейно в процентные шкалы. Эти анкеты уже использовались в другой литературе для выявления изменений эмоций, особенно фрустрации (например, Yuan et al., 2014; Ihme et al., 2016, 2017, 2018).

Анкета SAM (Bradley and Lang, 1994) была расширена «контрольной» шкалой.Уже существующая шкала доминирования колеблется от низшего до высшего. Термин «контроль» дополнен в анкете словами «контроль ситуации».

В ходе опроса испытуемых спрашивали об их знаниях триггерных слов или жестов, приобретенных во время взаимодействия, и соответствующих реакциях роботов (Рисунок 3, см. Блок 2 T2 и T4).

В адаптированной анкете по удобству использования системы после исследования (7-балльная шкала, от 1 до 6 и «спецификация невозможна») (Lewis, 1992, 2002; Sauro and Lewis, 2012) и адаптированной анкете Godspeed (пары вопросов) (Bartneck и другие., 2009), задачи взаимодействия и роботы были оценены (см. Блок 3 на рисунке 3).

Анкета после исследования использовалась, чтобы выяснить, какие взаимодействия были восприняты как более приятные и как испытуемые определяют разочарование, поскольку несколько различных эмоций могут быть связаны индивидуально с этой эмоцией (например, ненависть, печаль и другие).

Протокол Волшебника из страны Оз

Волшебник из страны Оз (WoO) перед началом эксперимента указал, входит ли участник в группу FRUST- или NOFRUST, указав, соответственно, в программе робота: должен ли субъект расстраиваться? Да (клавиша «y») или нет (клавиша «n»).При этом была выбрана соответствующая программа, в которой уже было определено, в какой пробной версии будут возникать ошибки. Таким образом, ошибки не выделялись WoO в задаче взаимодействия, они уже были предопределены.

Робот «проснулся» и вернулся в исходное положение. Это движение участники не заметили. WoO видел задачу взаимодействия с помощью камеры, размещенной над участником и роботом.

Действия WoO в испытании можно разделить на три фазы:

(1) Активация движения в положение передачи

(2) Действие после ошибки или отсутствия ошибки при ответе на вопрос, если участник выбрал правильный триггер (жест или триггер)

(2a) в случае ошибки: ответ «нет.«Возможна новая передача мяча. Он снова начался с фазы 1.

(2b) в случае отсутствия ошибки: ответ был «да» после выбора правильного триггера и «нет» после выбора неправильного триггера.

(3) Переместите шар в соответствующий контейнер после правого спускового крючка. После выпуска мяча следующее испытание началось с фазы 1.

Далее этапы были объяснены более подробно:

(1) Перемещение в положение передачи для подбора мяча было активировано нажатием кнопки «t» на клавиатуре после того, как участник окликнул робота.Либо произошла ошибка, либо передача прошла успешно. Робот перешел в позицию ожидания.

(2a) В случае ошибки мастер указывал, что вход триггера был неправильным. Участник мог перезвонить снова. Мастер ответил на следующий вопрос: участник просил новую передачу мяча? да / нет. Испытание снова началось с фазы 1.

(2b) В случае отсутствия ошибки мастер указывал, был ли ввод триггера (жест, слово или комбинация) правильным или неправильным: был ли ввод правильным? да / нет.

(2b1), если да, светодиод горит зеленым. Мастер ответил на следующий вопрос о направлении выброса мяча в соответствующую корзину. Захват поместил мяч в контейнер с правой или левой стороны робота.

(2b2), если нет, светодиод загорается красным после того, как мастер ответил на следующий вопрос «нет»: «Просил ли участник о новой передаче мяча?» Таким образом, участник мог протестировать другую комбинацию триггера / триггера до тех пор, пока на вопрос о выборе триггера не будет дан ответ «да».Затем захват направил мяч в соответствующий контейнер с правой или левой стороны робота.

(3) После правильного выбора спускового крючка и выпуска мяча робот вернулся в исходное положение. Следующее испытание началось с фазы 1.

Заявление об одобрении этических норм

Эксперимент получил положительное этическое голосование от этического комитета Берлинского технического университета.

Анализ данных

Статистический анализ проводился с использованием SPSS 22 IBM Corp.(2013). Для анализа и обеспечения более четкого понимания того, насколько надежны и «стабильны» результаты, были использованы 95% доверительный интервал (ДИ), размер эффекта (ES) r (Cohen, 1988) и p -значения. определены (Камминг, 2014). Малый эффект – r = 0,1, средний эффект – r = 0,3, а большой эффект – r = 0,5 (Cohen, 1988; Gignac and Szodorai, 2016). Самостоятельная работа – это оценка по шкале NASA-TLX. T -тесты и двумерные корреляции.

Условие (FRUST или NOFRUST) является независимой переменной.

Результаты

Результаты представлены в нескольких разделах. Первый раздел посвящен выявлению фрустрации и определению термина. Далее следуют результаты о поведенческих реакциях после технической ошибки выполнения в видеоданных. Наконец, представлено влияние разочарования на факторы взаимодействия и оценка взаимодействия и роботизированных систем. Более подробная информация о результатах представлена ​​в таблицах (Таблицы 1–5).Каждая таблица содержит столбцы временных точек и факторов, которые учитывались, доверительных интервалов (нижняя и верхняя границы), величины эффекта r и значений p .

Таблица 1. В таблице показаны результаты шкал разочарования NASA-TLX и EaCQ (см. Также раздел «Разочарование можно определить с помощью субъективных методов»).

Таблица 2. В таблице показаны результаты реакции участников на ошибку робота (см. Также раздел «Особые реакции после ошибки робота»).

Таблица 3A. В таблице показаны результаты шкал факторов взаимодействия SAM, EaCQ и NASA-TLX (см. Также раздел «Доминирование и чувство контроля различаются между группами состояний»).

Таблица 3B. В таблице показана корреляция между факторами разочарования и взаимодействия (см. Также раздел «Отрицательная корреляция разочарования с доминированием, контролем и уверенностью в себе»).

Таблица 4. В таблице показаны результаты реакции участников после ошибки робота для обоих роботов в сравнении между группами условий (см. Также раздел «Особые реакции после ошибки робота»).

Таблица 5. В таблице показаны результаты оценки роботов для обоих роботов в сравнении между группами условий для каждого взаимодействия (см. Также раздел «Оценка роботов: роботы оценивались по-разному в группах условий»).

Квадратные скобки в тексте обозначают 95% доверительный интервал (нижнюю и верхнюю границы).Размер эффекта р .

Перед (T1 и T3) и после (T2 и T4) соответствующей задачи взаимодействия с роботом участники заполняли анкеты (SAM, EaCQ и NASA-TLX) о своем собственном восприятии (см. Также рисунок 3, блок 2).

Разочарование можно определить с помощью субъективных методов

Оценка разочарования обоих вопросников (NASA-TLX и EaCQ) была выше в группе FRUST, чем в группе NOFRUST, после выполнения обеих задач взаимодействия (T2 и T4) (EaCQ 1: MD = 0.86 [0,04, 1,68], r = 0,383; NASA 1: MD = 32,18 [14,84, 49,52], r = 0,616; EaCQ 2: MD = 1,1 [0,43, 1,76], r = 0,541; NASA 2: MD = 32,24 [16,48, 48], r = 0,661) (рисунок 4 и более подробную информацию см. В таблице 1).

Рис. 4. Результаты шкал разочарования опросника NASA-TLX после первого (T2) и второго (T4) задания взаимодействия, средние значения и 95% доверительные интервалы.

Участники были статистически не значимо больше разочарованы в задачах взаимодействия с роботом « Panda », чем с роботом « Pepper » (первая задача взаимодействия: MD = 0.941 [–22,78, 21,97], r = 0,007; вторая задача взаимодействия: MD = –6,27 [–27,3, 14,77], r = 0,125). Более того, нет статистически значимой разницы, взаимодействовали ли участники сначала с « Pepper » или с « Panda » в обоих условиях (первое взаимодействие: FRUST: MD = –6,54 [–38,42, 25,34], r = 0,115; NOFRUST: MD = 2,67 [–17,65, 22,98], r = 0,111; второе взаимодействие: FRUST: MD = –15.5 [-43,92, 12,91], r = 0,291; NOFRUST: MD = 10,76 [–2,86, 24,85], r = 0,516).

Понимание участниками фрустрации срока

В текстовом поле участники описали то, что они понимали под словом «разочарование». Участники также указали, какие термины (термины из NASA-TLX и которые они сами указали) в каком процентном отношении они связывают с термином «разочарование». В свободных определениях участники в основном указали «разочарованные ожидания» и «не достигли цели, несмотря на неоднократные попытки.Термин «раздражение» получил высокий процент, за ним последовал «стресс». «Раздражение» и «разочарование» в среднем были связаны с разочарованием более чем в 50%. Другие часто упоминаемые участниками термины были «беспомощность» и «разочарование».

Особые реакции после ошибки робота

Видео HRI были просканированы на предмет реакции участников на ошибки роботов. Затем подсчитывали частоты реакций, то есть смотрели, возникала ли реакция вообще в задаче взаимодействия, а не как часто в задаче взаимодействия.Кроме того, реакции были суммированы по четырем группам параметров: жесты, мимика, речь и тело.

Результаты показывают, что в основном показано выражение лица, и в этой группе параметров, что удивительно, в основном были обнаружены смех и улыбки. В основном существуют различия в группах условий для этих реакций (подробнее см. Таблицы 2, 4). Улыбка и смех были частой реакцией после возникновения ошибки, особенно в группе FRUST (см. Таблицу 2).

Разочарование положительно коррелировало с различными реакциями участников после ошибок робота в обеих задачах взаимодействия (см. Также таблицы 3A, B). В первой задаче взаимодействия наблюдались положительные корреляции между разочарованием и выражением лица ( r = 0,476 [0,157, 0,707]), например закатывание глаз ( r = 0,371 [0,212, 0,611]) и скручивание рта ( r = 0,4 [0,025, 0,692]). Во второй задаче взаимодействия также наблюдалась положительная корреляция между лицевыми реакциями ( r = 0.502 [0,175, 0,737]), например, облизывание губ или сдвиг бровей ( r = 0,490 [0,232, 0,734]) и разочарование. Кроме того, наблюдалась положительная корреляция между разочарованием и тряской головой и выдохом.

Доминирование и чувство контроля различаются между группами состояний

Были обнаружены различия в контрольном восприятии (SAM) между группами состояний после 1-й (T2) и 2-й (T4) задачи взаимодействия (SAM T2: MD = –0,995 [–1,84, –0,15], r = 0.444; SAM T4: MD = –1,51 [–2,29, –0,74], r = 0,622) (дополнительные сведения см. В таблице 3A).

Были различия между группами по факторам доминирования и контроля пунктов вопросника SAM до (T1 и T3) и после (T2 и T4) задачи взаимодействия (доминирование T2: MD = –0,77 [–1,4, –0,12] ] r = 0,438; доминирование T4: MD = –0,76 [–1,35, –0,17], r = 0,490; контроль T4: MD = –1,38 [–2,39, –0.37], r = 0,495) (подробнее см. Таблицу 3B).

Негативное разочарование коррелирует с доминированием, контролем и уверенностью в себе

После выполнения первой (Блок 2, T2), а также второй (Блок 2, T4) задачи взаимодействия с двумя роботами была обнаружена положительная корреляция между разочарованием и возбуждением (T2: [0,295, 0,789], r = 0,578 ; T4: [0,140, ​​0,842], r = 0,562). Корреляции между разочарованием и (соответствующими) параметрами доминирования, контроля, уверенности в себе и выполнения задачи, о которой сообщают сами, отрицательны после обеих задач взаимодействия.Чем выше оценка разочарования, тем ниже оценка доминирования, чувства контроля и самоотчета о выполнении задания (T2: доминирование: [–0,685, –0,128], r = –0,459; контроль: [–0,779, –0,410 ], r = –0,601; самоуверенный: [–0,754, –0,322], r = –0,576; T4: доминирование: [–0,690, –0,076], r = –0,445; контроль: [ –0,842, –0,440], r = –0,673; самоуверенный: [–0,858, –0,530], r = –0,717). Испытуемые оценивали выполнение задания хуже, когда разочарование было высоким (T4: [–0.844, –0,228], r = –0,587) (подробнее см. Также Таблицу 3B).

Рейтинг роботов: роботы оценивались по различным группам условий

После каждой задачи взаимодействия и робот, и взаимодействие оценивались с помощью вопросника по удобству использования системы после исследования (рис. 3: Блок 2, T2 и T4). На рисунке 5 показана оценка каждого робота (« Pepper » и « Panda ») независимо от последовательности взаимодействия.

Рисунок 5. Оценка роботизированных систем [« Pepper » (A) и « Panda » (B) ] независимо от последовательности взаимодействия задачи.

Обе системы роботов были оценены лучше в группе NOFRUST, чем в группе FRUST, независимо от последовательности задач взаимодействия (рисунки 5A, B и см. Также таблицу 5). В группе NOFRUST роботы оценивались очень похоже, за исключением категории «исправление ошибок». В группе FRUST робот « Panda » получил оценку хуже, чем « Pepper », за исключением категорий «удовлетворение» и «LED-обратная связь».”

Участники NOFRUST-группы описали « Pepper » как более управляемый и сочли, что его ошибки легче исправить в обеих задачах взаимодействия по сравнению с FRUST-группой. Кроме того, участникам было легче составить брифинг « Pepper », чем в группе FRUST (рис. 6A). Участники сочли задачу взаимодействия с « Panda » более продуктивной, а робот более простым в использовании в группе NOFRUST, чем в группе FRUST (рис. 6B). « Panda » получил худшую оценку в большем количестве категорий в группе FRUST, чем в группе NOFRUST, а затем « Pepper » в группе FRUST (рисунки 6A, B и см. Также таблицу 5).

Рисунок 6. Оценка роботизированных систем [« Pepper » (A) и « Panda » (B) ] после выполнения первой и второй задач взаимодействия.

Не было существенной разницы между двумя роботами в группе FRUST по показателям разочарования и общего восприятия после 1-й задачи взаимодействия (разочарование: MD = –6,54 [–38,42, 25,34], r = 0,115; общее восприятие: MD = 0.47 [–0,67, 1,62], r = 0,224).

Робот « Panda » получил более негативную оценку, чем « Pepper » во втором взаимодействии в группе FRUST в следующих категориях: простой в использовании ( MD = 1,38 [0,06, 2,7], r = 0,506), приятное использование ( MD = 1,14 [0,21, 2,06], r = 0,576), производительность ( MD = 1,58 [0,28, 2,89], r = 0,576), веселье ( MD = 1,35 [0,42, 2,27], r = 0.655), общее восприятие ( MD = 1,94 [0,89, 3,1], r = 0,726).

После двух задач взаимодействия участники указали, какого робота они предпочитают и почему. « Pepper » был описан как более похожий на человека. Он был признан более заслуживающим доверия и «позволял более знакомые взаимодействия» с более приятным ощущением. Что касается « Panda» , они заявили, что он более функциональный, ограничен минимальным набором функций и поведение более ожидаемое.Больше субъектов предпочитали взаимодействовать с « Pepper. ”

Обсуждение

В этой статье были представлены результаты о влиянии разочарования в исследовании HRI, которые обсуждаются в следующем разделе, посвященном рекомендациям для успешного HRI.

Краткое описание дизайна исследования

В представленном исследовании участники выполнили задачу в сотрудничестве с роботизированной системой и с общей целью в сценарии передачи обслуживания. Участники взаимодействовали друг с другом с двумя разными роботизированными системами.Было две группы состояний: разочарование (FRUST) и отсутствие разочарования (NOFRUST). Разочарование было успешно вызвано техническими ошибками.

Сводка результатов

В этом разделе результаты рассматриваются относительно гипотез (см. Раздел «Гипотезы»).

h2: Технические ошибки робота вызывают разочарование у участников

Результаты показали, что в группе FRUST возникло разочарование в обеих задачах взаимодействия (с обоими роботами).Операционализация разочарования была успешной, что также видно в анкетах (NASA-TLX и EaCQ). В видеороликах реакция была обнаружена в основном на лицах участников, особенно смех и улыбки. Это также отражается в статистических различиях в группах состояний.

Участники определили расстройство как нечто очень похожее. Разочарование в основном связано с «разочарованием», особенно с «ожиданиями» и «недостижением цели». Эти термины также соответствуют определению, содержащемуся в нескольких определениях в литературе во вводном разделе (например,г., Фрейд, 1921; Рассел, 1980; Амзель, 1992; Борц и Деринг, 2013).

Поскольку мимика очень часто ассоциируется с разочарованием, они могут быть хорошими кандидатами для определения разочарования в ситуациях взаимодействия. Обычно ожидается конкретное выражение лица, например, указывающее на разочарование (Jost, 1941; Scherer, 2005; Hamm et al., 2011; Hazlett, 2013; Gao et al., 2014; Lerner et al., 2015). Следовательно, необходим более тщательный способ обнаружения эмоций, включая ситуационный контекст.Обнаружение улыбок и смеха детекторами эмоций не отразит всю ситуацию, если не учитывать контекст повторяющейся неудачи.

h3: Разочарование ведет к снижению доминирования, чувства контроля и самооценки производительности

Разочарование влияет на доминирование, чувство контроля и уверенность в себе в обеих ситуациях взаимодействия. Разочарование показало отрицательную корреляцию со всеми тремя характеристиками.

Как показали другие исследования, разочарование влияет на факторы взаимодействия.Мы находим чувство доминирования и контроля во взаимодействии особенно актуальным, что очень важно для оценки качества системы и взаимодействия и, следовательно, для хорошего сотрудничества. Уметь оценить ситуацию важно для совместного выполнения задач и сотрудничества, как упоминалось ранее.

h4: Разочарование приводит к снижению оценки принятия робототехнических систем

h5: Взаимодействие с роботом, более похожим на человека (здесь « Pepper »), является предпочтительным среди других аспектов из-за его внешности и сходства с HHI

Роботы оценивались по-разному в группах условий, особенно в категориях «простота использования», «производительность» и «простота инструктирования».«В группе FRUST роботы получили более негативную оценку, чем в группе NOFRUST. Робот « Pepper » получил в среднем более положительную оценку, чем манипулятор « Panda». ”

Разочарование влияет на оценку взаимодействия и робототехнических систем. Переживание разочарования, по-видимому, отрицательно сказывается на оценке простоты обращения и возможности давать хорошие инструкции. Таким образом, задача не может быть выполнена так, как ожидалось, что, в свою очередь, приводит к разочарованию и разочарованию.

Не было обнаружено значительной разницы между уровнями разочарования при выполнении задач взаимодействия с двумя роботизированными системами. Таким образом, задача взаимодействия с роботом казалась независимой от того, в каком порядке робот используется первым.

Каковы важные факторы для успешного взаимодействия человека и робота?

Далее будут описаны аспекты, которые были изучены в этом исследовании, как можно интерпретировать результаты и что это может означать для будущих исследований HRI.

Внешний вид

Две системы в этом исследовании различались по внешнему виду, чтобы проверить, влияет ли внешний вид на взаимодействие. Кроме того, движение может формировать разные ожидания и может иметь сильное влияние на интерактивное поведение участника и на оценку интерактивной задачи.

Участники были более уверены в знакомых ситуациях и нашли взаимодействие с « Pepper » более естественным и менее сбивающим с толку, вероятно, потому, что робот выглядел более похожим на человека и, таким образом, вызывал ожидания HHI.Это привело к лучшей оценке реакций и движений, что, в свою очередь, может усилить чувство доминирования и контроля. Riek et al. (2009) обнаружили положительный эффект антропоморфизма, они показали, что люди больше сопереживают роботам, которые имеют более человеческий, чем механический вид (Onnasch and Roesler, 2019), и относятся к ним по-разному (Malle et al., 2016). Но предпочтения роботов по внешнему виду зависят от окружающей среды (например, дом или фабрика) (Chanseau, 2019) и задачи.Актуальный вопрос заключается в том, насколько хорошо вызванные через внешний вид ожидания могут быть выполнены с помощью робота в конкретной задаче.

Внешний вид робота « Panda » был оценен группой FRUST более негативно в нескольких категориях, чем « Pepper » во втором интерактивном задании. Разочарование, кажется, оказывает негативное влияние на оценку взаимодействия и партнера по взаимодействию. Участники указали, что им было легче взаимодействовать с « Pepper», взаимодействие было более увлекательным, и они обнаружили, что робот лучше в общем рейтинге взаимодействия.Указывая, с каким роботом испытуемые предпочитают взаимодействовать, испытуемые чаще указывали « Pepper ».

Ожидания и атрибуции, основанные на внешнем виде робота и окружающей среде, а также задача имеют большое влияние на взаимодействие, хотя в основном подсознательно. Поэтому следует обратить внимание на ассоциации, которые внешний вид и ранее известные способности робота имеют у партнеров-людей. Но важно не только первое впечатление, но и производительность робота влияет на субъективное восприятие робота (Салем и др., 2015).

Внешний вид и возможности роботизированной системы должны быть адаптированы к сфере взаимодействия, например, в определенных областях она должна быть ограничена наиболее необходимыми аспектами и быть более функциональной. Кроме того, важна скорость системы при взаимодействии, при этом безопасность человека должна быть гарантирована, но взаимодействие должно быть приятным и (возможно) естественным.

Роботы оценивались по-разному в группах состояния. Таким образом, воспринимаемое разочарование отрицательно сказалось на рейтинге взаимодействия и партнера по взаимодействию.Больше участников указали, что они предпочитают взаимодействовать с « Pepper », в основном из-за внешнего вида и знакомства. Внешний вид кажется важным аспектом в HRI. Таким образом, исследование показало, что людям нравится работать со знакомыми объектами и что внешний вид робототехнических систем должен соответствовать контексту использования и функционально подходить. Конечно, нельзя игнорировать ожидание, спровоцированное внешним видом.

Поведенческая реакция на роботов

Появление определенных выражений лица, улыбки и смеха, во время задач взаимодействия, особенно в группе FRUST с обоими роботами, было интересным аспектом в этом исследовании.Это также отразилось на результатах корреляции между разочарованием и поведенческими данными из видео.

Способность распознавать выражения лица как дополнительную информацию о человеческом опыте взаимодействия – интересный аспект для разработки робототехнической системы. Выражения лица, такие как смех и улыбки, могут быть неверно истолкованы роботизированной системой, если выражения лица не интерпретируются в ситуационном контексте.

Кроме того, способность правильно интерпретировать эмоциональные реакции может быть ценной информацией в социальных роботизированных системах, которые используют такие концепции, как совместное внимание и представление общих целей.Эта информация подсказывает, согласованы ли предполагаемая общая цель и необходимые действия обоими партнерами. Это предоставляет средства для исправления предполагаемых случаев, чтобы вернуться к успешному совместному взаимодействию, которое высвободит возможное разочарование партнера.

Участники показали два разных типа реакции на ошибки робота во взаимодействии. Реакции были либо направлены на техническую ошибку, либо могут быть расценены как попытки исправить робота.Здесь можно выделить два типа ошибок, с одной стороны, прослеживаемые ошибки, которые чаще устранялись попытками исправления, такими как «жесты рукой» или изменение цвета мяча. С другой стороны, не прослеживаемых ошибок, после чего были показаны только реакции, такие как выражение лица. Ошибки «захват остается открытым» и «захват остается закрытым» можно отнести к группе отслеживаемых ошибок, а ошибки «принять мяч и бросить его в зону действия человека или робота» – довольно непонятные ошибки.Тип ошибок и намерение робота влияют на антрофомистическое восприятие робота (Салем и др., 2015).

Это показывает важность исследований подходов к когнитивному моделированию, которые позволяют роботам или интеллектуальным системам получить представление о человеческом партнере (Kambhampati, 2019; Klaproth et al., 2020; Rußwinkel, 2020), чтобы всесторонне ответить партнеру. Кроме того, робот должен вести себя отслеживаемым образом, чтобы партнер-человек был мотивирован на помощь даже в случае возникновения ошибок.Просто случаи чистого «непонимания» будут фатальными для дальнейшего взаимодействия.

Таким образом, исследование также показало, что важно учитывать поведение, особенно лицевые реакции человека в контексте взаимодействия, и что они имеют отношение к ходу взаимодействия. Но без привязки выражения лица к ситуации интерпретации останутся сложными.

Доминирование и контроль

Как показано в нашем предыдущем исследовании разочарования (Weidemann and Rußwinkel, 2019), чувство доминирования и контроля оказываются важными аспектами в этом контексте.Результаты показали, что разочарование привело к снижению чувства доминирования и контроля.

Чувство доминирования и контроля являются важными факторами во взаимодействии и должны сохраняться для человека-партнера по взаимодействию (во взаимодействии). Отрицательные эмоции, такие как дискомфорт, раздражение и разочарование, приводят к тому, что партнер-человек теряет чувство доминирования и контроля, что приводит к прекращению сотрудничества или, по крайней мере, к негативной оценке взаимодействия.Безусловно, приемлемость роботизированной системы снизится, если негативная ситуация не будет разрешена.

Поэтому важно минимизировать негативные эмоции при общении. Этого можно достичь, например, оправдывая ожидания, распознавая и понимая человеческие эмоции и чувства, а также показывая соответствующую и желаемую обратную связь.

Обратная связь

Важным аспектом при разработке хорошего HRI является обратная связь, которую робот дает человеку, а также наоборот.Для интерпретации реакций обратной связи важно понимать, ожидал ли партнер события или согласен с ситуацией или решением партнера.

Для хорошей предсказуемости робот должен собрать достаточно информации о состоянии человека и его действиях, чтобы интерпретировать эту информацию в соответствующем контексте. С человеческими партнерами большая часть общения зависит от выражения лица. Люди немедленно реагируют на робота в виде реакций, таких как выражение лица (Lang et al., 2010). Поиск способов интерпретации таких мгновенных выражений лица с учетом текущей ситуации – многообещающий подход для разработки более совершенных совместных роботизированных систем.

В случае, если обратная связь от робота к человеку, т. Е. Будет адаптирована к потребностям человека, будет учитывать ситуационный контекст и будет принята человеком, это будет рассматриваться как социальная обратная связь (Schneider, 2011). Обратная связь должна служить человеку поддержкой для общего выполнения задачи, а также отображать статус и следующие действия робота.Этот тип обратной связи может быть реализован по разным каналам, например визуальным или тактильным. Светодиодная обратная связь или другие пользовательские интерфейсы могут давать немедленную обратную связь.

Важность интерпретации выражения лица и реакции на него также была продемонстрирована в этом исследовании. Кроме того, использование LED-обратной связи помогло в общении в выполнении общей задачи взаимодействия. Таким образом, исследование показало, что взаимная обратная связь важна для приятного HRI.

Заключение

В этом исследовании нам удалось успешно вызвать разочарование в ситуации совместного HRI из-за ошибок, совершаемых роботами, которые приводят к разочарованию человека-партнера по взаимодействию и задержке в достижении общей цели.Таким образом, мы смогли подтвердить результаты Giuliani et al. (2015) и Abd et al. (2017). Установку и протокол, использованные для исследования, можно было бы использовать в дальнейших исследованиях, в которых изучаются измерения фрустрации или способы уменьшения фрустрации, например, путем тщательного проектирования сигналов обратной связи или другого рода. Как мы уже утверждали, такие ситуации и их влияние на партнера-человека имеют серьезное влияние на успешный HRI. Кроме того, в исследовании были указаны аспекты, которые следует тщательно учитывать при разработке эффективного взаимодействия с роботом.Эти аспекты представляют собой внешний вид робота и обратную связь, которую робот должен обеспечивать, чтобы уменьшить реакцию разочарования со стороны партнера-человека.

Если эти аспекты будут включены в будущие HRI, роботы с большей вероятностью будут приняты в жизни человека и в рабочем мире и, таким образом, могут привести к «интеграции» роботов.

Фрустрация была определена в этом исследовании с использованием анкет и поведенческих реакций. Чтобы лучше идентифицировать расстройство, мы также включили в исследование психофизиологические данные (электрокардиограмму, электродермальную активность и электромиограмму).Их можно записывать параллельно с возникновением расстройства. Наряду с нашими поведенческими данными, эти данные будут изучены, проанализированы и обсуждены более подробно в будущей работе. Будет полезно получить более глубокое понимание того, какие обстоятельства приводят к разочарованию – может быть, даже то, как чувство свободы воли или чувство контроля могут поддерживаться в ситуациях взаимодействия.

Это может предоставить роботу дополнительные данные о состоянии человека во время взаимодействия и позволить ему распознать разочарование или другие эмоции и отреагировать соответствующим образом.Таким образом, они могут помочь человеку в его или ее деятельности. Разочарование можно свести к минимуму. Как можно свести к минимуму разочарование в HRI, следует изучить в будущих исследованиях.

Другой интересный вопрос: изменяются ли и как поведенческие реакции в группе FRUST во время взаимодействия. Возможно, по этим данным можно было определить изменение уровня фрустрации. Этот вопрос следует изучить в рамках другого плана эксперимента, чтобы также измерить разочарование при использовании разных методов в разные моменты времени.Таким образом, в будущих исследованиях следует изучить возможность параллельного измерения возникновения расстройства с помощью различных методов и минимизации расстройства.

Тот факт, что обратная связь между партнерами по взаимодействию играет важную роль, также был еще раз прояснен в этом исследовании. Однако в отношении обратной связи робота (LED-Feedback) учитывался только визуальный канал. Какие другие или дополнительные каналы обратной связи по-прежнему подходят для HRI, следует изучить в дальнейших исследованиях.

В целом исследование также предоставляет доказательства того, что очень важно учитывать эмоциональные реакции в HRI, что также дает информацию об ожиданиях и мотивациях других. Это можно сделать с помощью программ распознавания эмоций или измерения уровня возбуждения. Но само по себе это не поможет, поскольку контекст ситуации, в которой меняются эмоции, имеет большое значение для интерпретации. Таким образом, эмоциональные реакции следует рассматривать как часть участвующего общения.Когнитивное моделирование может помочь обеспечить такой контекст, как, например, показанный в системах нейроадаптивной помощи или других подходах искусственного интеллекта, осведомленного о человеке (Kambhampati, 2019).

В будущих исследованиях роботизированные системы и взаимодействие должны быть адаптированы в соответствии с рекомендациями, разработанными в этой статье, и протестированы в исследованиях взаимодействия с аналогичными задачами, которые принимают во внимание тесное взаимодействие, предоставленную обратную связь, оценку эмоциональных реакций, поведенческие данные в нефункционирующем состоянии. ситуации.Остаются вопросы, как простые реакции обратной связи могут привести к лучшему впечатлению о чувстве контроля. Или найти более простые методы измерения разочарования и свободы воли.

Основная идея заключается в том, что необходимы дополнительные исследования роботизированных систем, осведомленных о человеке, моделирования ментального и когнитивного состояния человеческого партнера для улучшения навыков ожидания и дальнейшего изучения показателей эмоциональной реакции и интерпретации.

Заявление о доступности данных

Необработанные данные, подтверждающие выводы этой статьи, будут предоставлены авторами без излишних оговорок.

Заявление об этике

Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены этическим комитетом (EC) Института психологии и промышленных наук (IPA) Берлинского технического университета. Пациенты / участники предоставили письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.

Авторские взносы

AW и NR разработали эксперимент, подготовили, отредактировали, отредактировали и утвердили рукопись. AW провел эксперименты и проанализировал данные.Оба автора внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Финансирование

Исследование, представленное в этой рукописи, в первую очередь поддержано Министерством образования и науки Германии.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Список литературы

Абд, М.А., Гонсалес, И., Ноджумян, М., и Энгеберг, Э. Д. (2017). «Измерения доверия, удовлетворенности и разочарования во время взаимодействия человека и робота», в материалах 30-й Флоридской конференции по последним достижениям в робототехнике, 11–12 мая, 2107 (Бока-Ратон, Флорида: Атлантический университет Флориды).

Google Scholar

Амзель, А. (1992). Теория фрустрации: анализ диспозиционного обучения и памяти. Кембридж: Издательство Кембриджского университета.

Google Scholar

Бартнек, К., Крофт, Э., Кулич, Д., Зогби, С. (2009). Инструменты для измерения антропоморфизма, одушевленности, симпатии, воспринимаемого интеллекта и предполагаемой безопасности роботов. Внутр. J. Soc. Робот. 1, 71–81. DOI: 10.1007 / s12369-008-0001-3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бартнек, К., Вербунт, М., Мубин, О., и Аль Махмуд, А. (2007). «Чтобы убить робота-пересмешника», в Proceedings of the ACM / IEEE International Conference on Human-robot Interaction , (New York, NY: ACM), 81–87.

Google Scholar

Бир, Дж. М., Лайлс, К. Р., Ву, X. и Пакала, С. (2017). «Глава 15 – Аффективное взаимодействие человека и робота», в Эмоции и аффекты в человеческом факторе и взаимодействии человека и компьютера , изд. М. Чон (Кембридж, Массачусетс: Academic Press), 359–381.

Google Scholar

Бергер, К. Р. (1994). «Власть, доминирование и социальное взаимодействие», в Справочник межличностного общения , 2-е изд., Ред. М. Л. Кнапп и Г. Р. Миллер (Таузенд-Окс, Калифорния: Sage), 450–507.

Google Scholar

Бессьер, К., Ньюхаген, Дж. Э., Робинсон, Дж. П., и Шнейдерман, Б. (2004). Модель компьютерного разочарования. Роль инструментальных и диспозиционных факторов в инциденте, сеансе и после сеанса разочарования и настроении. Comput. Гм. Behav. 22, 941–961. DOI: 10.1016 / j.chb.2004.03.015

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бетел, К. Л. и Мерфи, Р. Р. (2010). Обзор методов исследований на людях в HRI и рекомендации. Внутр. J. Soc. Робот. 2, 347–359. DOI: 10.1007 / s12369-010-0064-9

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Борц, Дж., Деринг, Н. (2013). Forschungsmethoden und Evaluation: Für Human- und Sozialwissenschaftler. Берлин: Springer.

Google Scholar

Брэдли М. М. и Ланг П. Дж. (1994). Измерение эмоций: манекен самооценки и семантический дифференциал. J. Behav. Ther. Exp. Психиатрия 25, 49–59.DOI: 10.1016 / 0005-7916 (94)

-9

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Brave, S., and Nass, C. (2002). «Эмоции при взаимодействии человека и компьютера», в Справочник по взаимодействию человека и компьютера: основы, развивающиеся технологии и новые приложения, , ред. А. Сирс и Дж. А. Джако (Махва, Нью-Джерси: Erlbaum Associates Inc.), 81–96.

Google Scholar

Бродбент, Э., Тамагава, Р., Пейшенс, А., Нок, Б., Керс, Н., Дэй, К. и др. (2012).Отношение к медицинским роботам в пенсионном поселке. Austral. J. Aging 31, 115–120. DOI: 10.1111 / j.1741-6612.2011.00551.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чапару И., Лазар Дж., Бессьер К., Робинсон Дж. И Шнейдерман Б. (2004). Определение причин и серьезности разочарования конечного пользователя. Внутр. J. Hum. Comput. Взаимодействовать. 17, 333–356. DOI: 10.1207 / s15327590ijhc1703_3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шансо, А.(2019). Как восприятие людьми степени контроля влияет на взаимодействие человека и робота. докторская диссертация, Университет Хартфордшира, Хатфилд.

Google Scholar

Чен, Дж. С., Гросс, К., Стэнтон, М., и Амсел, А. (1981). Адаптация крыс-отъемышей и крыс-подростков к условиям вознаграждения, требующим медленной реакции. Dev. Psychobiol. 14, 139–145. DOI: 10.1002 / dev.420140207

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чиардо, Ф., Де Томмазо, Д., Бейер, Ф., и Виковска, А. (2018). Снижение чувства свободы при взаимодействии человека и робота. Лондон: ICSR, 441–450.

Google Scholar

Коэн Дж. (1988). Статистический анализ мощности для поведенческих наук , 2-е изд. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Эрлбаум.

Google Scholar

Compagna, D., Weidemann, A., Marquardt, M., and Graf, P. (2016). Социологические и биологические идеи о том, как предотвратить снижение когнитивной активности, которое происходит из-за того, что роботы принимают на себя рабочие нагрузки в сотрудничестве человека и робота, общества, MDPI. Открытый доступ J. 6, 1–11.

Google Scholar

Даутенхан, К. (2007). Методология и темы взаимодействия человека и робота: развивающееся направление исследований. Внутр. J. Adv. Робот. Syst. 2007, 103–108. DOI: 10.5772 / 5702

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Даутенхан, К., Вудс, С., Каури, К., Уолтерс, М. Л., Коай, К. Л., и Уэрри, И. (2005). «Кто такой робот-друг-компаньон, помощник или дворецкий?» В «Интеллектуальных роботах и ​​системах», 2005 г.(IROS 2005) », в Proceedings of the 2005 IEEE / RSJ International Conference , (Piscataway, NJ: IEEE), 1192–1197.

Google Scholar

Дэвис, Ф. Д. (1989). Воспринимаемая полезность, воспринимаемая простота использования и принятие пользователями информационных технологий. MIS Q. 13, 319–340. DOI: 10.2307 / 249008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фиоре, С. М., Уилтшир, Т. Дж., Лобато, Э. Дж., Йенч, Ф. Г., Хуанг, В. Х., и Аксельрод, Б. (2013).К пониманию социальных реплик и сигналов при взаимодействии человека и робота: эффекты взгляда робота и проксемического поведения. Фронт. Psychol. 4: 859. DOI: 10.3389 / fpsyg.2013.00859

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фрейд, С. (1921). «Групповая психология и анализ эго», в протоколе Proceedings of the Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, Volume XVIII (1920-1922): Beyond the Pleasure Principle, Group Psychology and Other Works , (Лондон: The Hogarth Press и Институт психоанализа) 65–14.

Google Scholar

Гао, Х., Юс, А., и Тиран, Ж.-П. (2014). «Определение эмоционального стресса по выражению лица для обеспечения безопасности вождения», в Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) , (Piscataway, NJ: IEEE), 5961–5965.

Google Scholar

Жиньяк, Г. Э., Содораи, Э. Т. (2016). Рекомендации по размеру эффекта для исследователей индивидуальных различий. чел. Индивидуальный. Diff. 102, 74–78. DOI: 10.1016 / j.оплачено.2016.06.069

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джулиани М., Мирниг Н., Столлнбергер Г., Штадлер С., Бюхнер Р. и Челиги М. (2015). Систематический анализ видеоданных из различных исследований взаимодействия человека и робота: категоризация социальных сигналов во время ошибочных ситуаций. Фронт. Psychol. 6: 931. DOI: 10.3389 / fpsyg.2015.00931

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Graesser, A.C, Chipman, P., Haynes, B.К. и Олни А. (2005). AutoTutor: интеллектуальная система обучения со смешанным инициативным диалогом. Educ. IEEE Trans. 48, 612–618. DOI: 10.1109 / TE.2005.856149

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хаггард П. и Цакирис М. (2009). Опыт агентских чувств, суждений и ответственности. Curr. Прямой. Psychol. Sci. 18, 242–246. DOI: 10.1111 / j.1467-8721.2009.01644.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хамм, Дж., Колер, К.Г., Гур, Р.С., и Верма, Р. (2011). Автоматизированная система кодирования действий лица для динамического анализа мимики при психоневрологических расстройствах. J. Neurosci. Методы 200, 237–256. DOI: 10.1016 / j.jneumeth.2011.06.023

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Харт, С. Г., и Ставленд, Л. Е. (1988). «Разработка NASA-TLX (индекс нагрузки задачи): результаты эмпирических и теоретических исследований» (PDF) »в Human Mental Workload.Успехи в психологии , ред. П. А. Хэнкок и Н. Мешкати (Амстердам: Северная Голландия), 139–183.

Google Scholar

Хазлетт Р. Л. (2013). Измерение разочарования пользователей: биологический подход, CHI ’03 Extended Abstracts on Human Factors in Computing System, 05-10 апреля 2003 г. Ft. Лодердейл, Флорида: Спрингер.

Google Scholar

Хееринк, М., Крезе, Б., Эверс, В., и Велинга, Б. (2007). «Наблюдение за разговорной выразительностью пожилых пользователей, взаимодействующих с роботом и экранным агентом», Труды 10-й Международной конференции IEEE по реабилитационной робототехнике.(ICORR 2007) , Берлин.

Google Scholar

Хиршфилд, Л. М., Хиршфилд, С. Х., Хинкс, С., Рассел, М., Уорд, Р., и Уильямс, Т. (2011). «Доверие к взаимодействию человека и компьютера, измеряемое разочарованием, неожиданностью и нагрузкой», в FAC 2011, HCII 2011, LNAI 6780 , редакторы Д. Д. Шморроу и К. М. Фидопиастис (Берлин: Springer), 507–516.

Google Scholar

Хониг, С., Орон-Гилад, Т. (2018). Понимание и устранение сбоев во взаимодействии человека и робота: обзор литературы и разработка модели. Фронт. Psychol. 9: 861. DOI: 10.3389 / fpsyg.2018.00861

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ихме К., Демеланд К., Фриз М. и Джипп М. (2018). Разочарование в лице водителя: исследование на симуляторе активности лицевых мышц во время неудовлетворительного вождения. Взаимодействовать. Stud. 19, 487–498.

Google Scholar

Ихме К., Унни А., Ригер Дж. И Джипп М. (2016). «Оценка неудовлетворенности водителя с помощью функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (fNIRS)», Труды 1-й Международной конференции по нейроэргономике (6–7 окт.) , Париж.

Google Scholar

Ихме К., Чжан М. и Джипп М. (2017). «Automatische erkennung der frustration von autofahrern: ergebnisse und anwendungsmöglichkeiten» в Proceedings of the Automatisierungssysteme, Assistenzsysteme und eingebettete Systeme für Transportmittel , (IowETa City).

Google Scholar

Янке, В., и Дебус, Г. (2003). «EWL eigenschaftwörterliste», в Diagnostische Verfahren zu Lebensqualität und Wohlbefinden , ред.Шумахер, А. Клайберг и Э. Брелер (Göttigen: Hogrefe), 92–96.

Google Scholar

Янке В., Дебус Г., Эрдманн Г. и Хюппе М. (1995). Befindlichkeitsskalierung Anhand von Kategorien und Eigenschaften. Вюрцбург: Институт психологии I. Unveröff. Фрагебоген.

Google Scholar

Янке В., Хюппе М., Каллус В. и Шмидт-Ацерт Л. (1988). Befindlichkeitsskalierung Anhand von Kategorien und Eigenschaftswörtern (BSKE-E). Вюрцбург: Институт психологии I. Unveröff. Фрагебоген.

Google Scholar

Ерчич, П., Вен, В., Хагельбек, Й., и Сундштедт, В. (2018). Влияние эмоций и социального поведения на производительность в совместной серьезной игре между людьми и автономными роботами. Внутр. J. Soc. Робот. 10, 115–129. DOI: 10.1007 / s12369-017-0437-4

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Йост, Х. (1941). Некоторые физиологические изменения во время расстройства. Child Dev. 12: 9.

Google Scholar

Камбхампати, С. (2019). Проблемы искусственного интеллекта, ориентированного на человека. AI Magazine 41, 3–17.

Google Scholar

Кислер, С., и Хайндс, П. (2004). Введение в специальный выпуск о взаимодействии человека и робота. Гум. Comput. Взаимодействовать. 19, 101–102. DOI: 10.1109 / TSMCC.2004.826271

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Клапрот, О. В., Хальбрюгге, М., Крол, Л.Р., Верналекен, К., Зандер, Т. О., Руссвинкель, Н. (2020). Нейроадаптивная когнитивная модель для работы с неопределенностью при поиске пилотов ». Cogn. Состояние. Верхний. Cogn. Sci. 12, 1012–1029. DOI: 10.1111 / tops.12515

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кляйн Дж., Мун Ю. и Пикард Р. У. (2002). Этот компьютер отвечает на разочарование пользователя: теория, дизайн и результаты. Взаимодействовать. Comput. 14, 119–140.

Google Scholar

Клуг, М.(2012). Диссертация на степень бакалавра Мариус Клуг: Emotionsbasierte Mensch-Roboter-Interaktion. Диссертация на степень бакалавра, Тюбингенский университет, Тюбинген.

Google Scholar

Корт Б., Рейли Р. и Пикард Р. У. (2001). Аффективная модель взаимодействия эмоций и обучения Реинжиниринг педагогической педагогики – создание помощника в обучении. Вашингтон, округ Колумбия: Компьютерное общество IEEE.

Google Scholar

Krohne, H. W., Egloff, B., Kohlmann, C.-W. И Tausch, A. (1996). Untersuchungen mit einer deutschen version der «график положительных и отрицательных воздействий» (PANAS). Diagnostica 42, 139–156. DOI: 10,1037 / t49650-000

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ланг, К., Ваксмут, С., Версинг, Х., и Ханхайде, М. (2010). «Выражение лица как сигнал обратной связи при взаимодействии человека и робота – сравнение характеристик распознавания человеком и автоматическим распознаванием», в материалах конференции конференции компьютерного общества IEEE 2010 года по компьютерному зрению и распознаванию образов – семинары , Сан-Франциско, Калифорния, 79–85 .

Google Scholar

Лазар, Дж., Джонс, А., Хакли, М., и Шнейдерман, Б. (2006). Серьезность и влияние разочарования пользователя компьютера: сравнение студентов и пользователей на рабочем месте. Взаимодействовать. Comput. 18, 187–207. DOI: 10.1016 / j.intcom.2005.06.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Льюис, Дж. Р. (1992). «Психометрическая оценка анкеты пригодности системы после исследования: PSSUQ», Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting , (Лос-Анджелес, Калифорния: SAGE Publications), 1259–1260.

Google Scholar

Льюис, Дж. Р. (2002). Психометрическая оценка PSSUQ с использованием данных пятилетних исследований удобства использования. Внутр. J. Hum. Comput. Взаимодействовать. 14, 463–488.

Google Scholar

Лопатовска И., Арапакис И. (2011). Теории, методы и текущие исследования эмоций в библиотеке и информатике, поиске информации и взаимодействии человека с компьютером. Информ. Процесс. Manag. 47, 575–592. DOI: 10.1016 / j.ipm.2010.09.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Малле Б. Ф., Шойц М., Форлицци Дж. И Войклис Дж. (2016). «О каком роботе я думаю ?: влияние действия и внешнего вида на оценки людей морального робота», в материалах The Eleventh ACM / IEEE International Conference on Human Robot Interaction (Piscataway, NJ: IEEE Press), 125–132.

Google Scholar

Насс, К., Фогг, Б. Дж., И Мун, Ю. (1996). Могут ли компьютеры быть товарищами по команде? Внутр.J. Hum. Comput. Stud. 45, 669–678. DOI: 10.1006 / ijhc.1996.0073

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Насс, К., Мун, Ю., Фогг, Б. Дж., Ривз, Б., и Драйер, Д. К. (1995). Могут ли компьютерные личности быть человеческими личностями? Внутр. J. Hum. Comput. Stud. 43, 223–239. DOI: 10.1145 / 223355.223538

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ng, S.H., и Bradac, J.J. (1993). Сила в языке: вербальное общение и социальное влияние. Таузенд-Оукс, Калифорния: Сейдж.

Google Scholar

Оннаш, Л., Майер, X., Юргенсон, Т. (2016). Mensch-Roboter-Interaktion – Eine Taxonomie fuer alle Anwendungsfaelle. 1. Auflage: Dortmund: Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin.

Google Scholar

Оннаш, Л., Роеслер, Э. (2019). Антропоморфизирующие роботы: эффект кадрирования в сотрудничестве человека и робота. Proc. Гм. Факт. Эргон. Soc. Анну. Встретиться. 63, 1311–1315.DOI: 10.1177 / 1071181319631209

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Pacherie, E. (2007). Чувство контроля и чувство свободы воли. Психея 13, 1–30.

Google Scholar

Петерсон, С., Рейна, К., Уолдман, Д., и Беккер, В. (2015). Использование физиологических методов для изучения эмоций в организациях. Res. Эмот. Орган. 11, 3–27. DOI: 10.1108 / S1746-9750000011002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пикард Р.W. (1997). «HAL плачет цифровыми слезами? Эмоции и компьютеры », в Hal’s Legacy: 2001’s Computer as Dream and Reality , ed. Д. Г. Сторк (Кембридж, Массачусетс: MIT Press), 279–303.

Google Scholar

Пауэрс, С. Р., Раух, К., Хеннинг, Р. А., Бак, Р. У., и Уэст, Т. В. (2011). Влияние задержки видео обратной связи на точность передачи эмоций и расстройства. Comput. Гм. Behav. 27, 1651–1657. DOI: 10.1016 / j.chb.2011.02.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Расмуссен, Дж.(1982). Человеческие ошибки – таксономия для описания человеческих сбоев в промышленных установках. J. Occup. Accid. 4, 311–333. DOI: 10.1016 / 0376-6349 (82)

-4

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ривз Б. и Насс К. (1998). Уравнение СМИ: как люди относятся к компьютерам, телевидению и новым средствам массовой информации как к реальным людям и местам , 1-е изд. Стэнфорд, Калифорния: CSLI Publications.

Google Scholar

Рик, Л. Д., Рабинович, Т.-C., Чакрабарти, Б., и Робинсон, П. (2009). «Как антропоморфизм влияет на сочувствие к роботам», в Proceedings of the 4th ACM / IEEE International Conference on Human Robot Interaction , (New York, NY: ACM), 245–246.

Google Scholar

Руссвинкель, Н. (2020). «Antizipierende Interaktiv lernende autonome Agenten», в Mensch-Roboter-Kollaboration , изд. Х. Дж. Буксбаум (Висбаден: Springer).

Google Scholar

Салем, М., Лакатос, Г., Амирабдоллахян, Ф., Даутенхан, К. (2015). Вы бы доверяли (неисправному) роботу ?: Влияние ошибки, типа задачи и характера на взаимодействие и доверие между человеком и роботом. Пискатауэй, Нью-Джерси: IEEE.

Google Scholar

Сауро, Дж., И Льюис, Дж. Р. (2012). Количественная оценка пользовательского опыта: практическая статистика для пользовательского исследования. Уолтем, Массачусетс: Эльзевьер.

Google Scholar

Шерер, К. Р. (2005). Какие эмоции? А как их измерить? Soc.Sci. Инф. 44, 695–729. DOI: 10.1177 / 05305058216

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шнайдер, С. (2011). Изучение социальной обратной связи при взаимодействии человека и робота во время когнитивного стресса; Masterarbeit im Fach Intelligente Systeme an der Technischen Fakultät Universität Bielefeld. кандидатская диссертация, Technischen Fakultät Universität Bielefeld, Билефельд.

Google Scholar

Смарр, К. А., Мицнер, Т. Л., Бир, Дж. М., Пракаш, А., Чен Т.Л., Кемп К.С. и др. (2014). Домашние роботы для пожилых людей: взгляды, предпочтения и потенциал. Внутр. J. Soc. Робот. 6, 229–247. DOI: 10.1007 / s12369-013-0220-0

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Венкатеш В., Моррис М. Г., Дэвис Г. Б. и Дэвис Ф. Д. (2003). Принятие пользователями информационных технологий: к единому взгляду. MIS Q. 27, 425–478. DOI: 10.2307 / 30036540

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вызас, Э.и Пикард Р. У. (1999). «Автономное и онлайн-распознавание выражения эмоций на основе физиологических данных», в протоколе Workshop on Emotio / Based Agent Architectures – на Третьей Международной конференции по автономным агентам , Сиэтл, Вашингтон, 135–142.

Google Scholar

Уэйнер, Дж., Фейл-Зайфер, Д. Дж., Шелл, Д. А., и Матарич, М. Дж. (2007). «Воплощение и взаимодействие человека и робота: перспектива, основанная на задачах», в Proceedings of the RO-MAN 2007 – 16th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication , (Piscataway, NJ: IEEE), 872–877.

Google Scholar

Уолтерс, М. Л., Сырдал, Д. С., Даутенхан, К., Те Бекхорст, Р., и Коай, К. Л. (2008). Как избежать зловещей долины: внешний вид, индивидуальность и последовательность поведения роботов в привлекательном домашнем сценарии для робота-компаньона. Auton. Роботы 24, 159–178. DOI: 10.1007 / s10514-007-9058-3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вашингтон, Г., и советник-Джонс, Р. П. (2011). Понимание влияния интенсивности разочарования пользователей на выполнение задачи с использованием новой адаптации теории эмоций OCC.Диссертация (), Университет Джорджа Вашингтона, Вашингтон, округ Колумбия.

Google Scholar

Уотерхаус, И. К., и Чайлд, И. Л. (1953). Разочарование и качество исполнения. J. Pers. 21, 298–311.

Google Scholar

Уотсон Д., Кларк Л. А. и Теллеген А. (1988). Разработка и проверка кратких показателей положительного и отрицательного воздействия: шкалы PANAS. J. Pers. Soc. Psychol. 54, 1063–1070. DOI: 10.1037 / 0022-3514.54.6.1063

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уэйц, А., Качиоппо, Дж., И Эпли, Н. (2010). Кто видит человека? Устойчивость и важность индивидуальных различий в антропоморфизме. Перспектива. Psychol. Sci. J. Assoc. Psychol. Sci. 5, 219–232. DOI: 10.1177 / 17456369336

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вайдеманн, А., Русвинкель, Н. (2019). «Расследование разочарования», в Proceedings of the Mensch und Computer 2019 , ред.Альт, А. Буллинг и Т. Деринг (Пискатауэй, Нью-Джерси: IEEE), 819–824.

Google Scholar

Вайнер, Б. (1985). Атрибуционная теория мотивации достижения и эмоций. Psychol. Ред. 92, 548–573.

Google Scholar

Whinghter, L.J., Cunningham, C., Wang, M., and Burnfield, J.L. (2008). Модерирующая роль ориентации на цель во взаимоотношениях нагрузки и разочарования. J. Occup. Health Psychol. 13, 283–291.

Google Scholar

Вульф, Б.П., Берлесон, В., Арройо, И., Драгон, Т., Купер, Д., и Пикард, Р. В. (2009). Учителя, осознающие аффект: распознавание аффекта ученика и реагирование на него. Внутр. J. Learn. Technol. 4, 129–164. DOI: 10.1504 / IJLT.2009.028804

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вульферт, Э., Роланд, Б. Д., Хартли, Дж., Ван, Н., и Франко, К. (2005). Возбуждение пульса и азарт при игре: победители против проигравших. Psychol. Наркоман. Behav. 19, 311–316. DOI: 10.1037 / 0893-164X.19.3.311

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ян Э. (2016). Снижение разочарования пользователей с помощью адаптивной обратной связи, основанной на стратегиях этикета автоматизации человека. Дипломная работа. 2016: 15843. DOI: 10.31274 / etd-180810-5470

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Юань, Дж., Дин, Н., Лю, Ю., и Ян, Дж. (2014). Регулирование бессознательных эмоций Бессознательная переоценка снижает физиологическую реактивность, связанную с эмоциями, во время фрустрации. Cogn. Эмот. 29, 1042–1053. DOI: 10.1080 / 02699931.2014.965663

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Разрешения на приложение для роботов

Доступ к роботам и задачи, которые могут выполнять пользователи и администраторы (разрешения), управляются комбинацией из четырех элементов:

Один пользователь может иметь разные роли для разных роботов, и эти роли не влияют на доступ на уровне приложений.

Примечание

Для организаций, использующих локального агента Robots Agent, доступ пользователей и администраторов к Robots не контролирует доступ пользователей Analytics к таблицам на сервере Robots Agent.Дополнительные сведения см. В разделе «Безопасность локального агента роботов».

Доступ на уровне приложений

Доступ на уровне приложений определяет высокоуровневые действия, которые пользователь может выполнять в Robots. Доступ на уровне приложения контролируется комбинацией:

• Роль стартовой панели
• подписка
• Роль роботов

Примечание

Для компаний, использующих роботов, все пользователи с подпиской Professional или Oversight автоматически получают базовый доступ на уровне приложения.Пользователи с подписками Contributor не могут получить доступ к роботам.

Назначьте роли приложения для роботов

Примечание

Вы должны быть администратором роботов, чтобы назначать роли приложения.

1. Откройте приложение «Роботы».
2. В правом верхнем углу нажмите «Настройки».
3. В разделе «Глобальные настройки» щелкните «Управление пользователями».

   Все пользователи с подпиской Professional или Oversight появятся в списке пользователей.

4. Рядом с соответствующим пользователем выберите роль, которую нужно назначить.

   По умолчанию назначена роль пользователя.

   Если роль администратора роботов назначена и не может быть изменена, пользователь является системным администратором панели запуска с профессиональной подпиской. Роль администратора роботов назначается этим пользователям автоматически и не может быть изменена в роботах.

Доступ на уровне роботов

Доступ на уровне робота определяет низкоуровневые действия, которые пользователь может выполнять в отдельном роботе.Доступ на уровне робота контролируется ролью, назначенной пользователю для каждого робота.

На уровне роботов пользователи называются сотрудниками . Если пользователь не был добавлен в качестве соавтора для робота, робот невидим для пользователя.

Администраторы роботов имеют доступ к каждому роботу

Администраторы роботов автоматически становятся сотрудниками каждого робота с ролью владельца.Это автоматическое присвоение гарантирует, что:

• По крайней мере один пользователь имеет возможность глобального просмотра и обслуживания для всех роботов
• ни один робот не остается без сотрудников и становится невидимым

В качестве дополнительной меры безопасности системный администратор Launchpad с профессиональной подпиской автоматически становится администратором роботов.Это автоматическое назначение нельзя изменить в Robots.

Роли роботов

Роль	Описание	Требуемая лицензия
Владелец	роль по умолчанию для пользователя, который создает робота полные права доступа для робота управлять доступом пользователей к роботу (доступ соавтора) Все права редактора	Профессиональный
Редактор	работа с роботом в режиме производства или в режиме разработки все права рецензента	Профессиональный
Рецензент	роль по умолчанию для пользователя, добавленного в качестве соавтора к роботу работает с роботом только в производственном режиме, режим разработки недоступен запускать задачи полное управление задачами Открыть и просмотреть результаты	Профессиональный или Надзор

Подробно о правах доступа роботов

Назначьте сотрудникам роли роботов

Примечание

Чтобы назначать роли робота, вы должны быть владельцем робота.

Администраторы роботов автоматически становятся сотрудниками каждого робота с ролью владельца. Это автоматическое назначение нельзя изменить изнутри робота.

1. Откройте приложение «Роботы».
2. На панели управления в Robots щелкните робота, для которого вы хотите управлять соавторами.
3. На боковой панели в разделе «Сведения о роботе» нажмите «Добавить соавторов» или «Управление».
4. Для управления соавторами выполните одно из следующих действий:
   • Добавить, чтобы добавить пользователя к роботу, нажмите «Добавить соавторов» и выберите пользователя.

     По умолчанию пользователь добавляется как рецензент, роль с самым низким уровнем прав. При необходимости обновите роль пользователя.

   • Обновите, чтобы изменить роль пользователя, выберите новую роль из раскрывающегося списка.
   • Удалить, чтобы удалить пользователя, щелкните X рядом с именем пользователя.
5. Когда вы закончите, щелкните X в правом верхнем углу, чтобы закрыть панель.

Роботы Управление агентом

Любому пользователю с базовым доступом к роботам может быть назначено разрешение на управление агентом роботов.Разрешение не зависит от назначения ролей или подписки, за исключением системных администраторов Launchpad с подпиской Professional, которым разрешение предоставляется по умолчанию.

Разделение обязанностей

При необходимости ИТ-персоналу может быть предоставлено разрешение на управление агентом Robots Agent, но при этом запретить просмотр каких-либо данных в Robots. Например, у сотрудника ИТ-отдела может быть этот профиль безопасности роботов:

.

• Роль стартовой панели Пользователь
Подписка
• Надзор
• Роль роботов Пользователь
• Управление разрешением агента на
• Доступ на уровне роботов отсутствует

Область разрешения агента “Управление”

Разрешение на управление агентом применяется только к задачам управления агентом, которые выполняются в Robots.По сути, разрешение разрешает или запрещает доступ к странице управления агентом в Robots.

На такие задачи, как установка локального агента Robots Agent, разрешение на управление агентом не влияет.

Управление разрешениями агента подробно

Следующие задачи разрешены пользователям с разрешением на управление агентом.

ACL Robotics edition	Тип агента	Агентские задачи разрешены
Enterprise Edition	локальный агент роботов	редактировать реквизиты (название и описание) зарегистрируйте агента роботов (сгенерируйте регистрационный ключевой файл) Удаление регистрации агента роботов переход с локального на облачный агент роботов
Enterprise Edition	облачный агент роботов	редактировать реквизиты (название и описание) переключить кодировку (не Unicode или Unicode) переход с облачного на локальный агент роботов
Профессиональная версия	облачный агент роботов	редактировать реквизиты (название и описание) переключить кодировку (не Unicode или Unicode)

Назначьте разрешение на управление агентом

Примечание

Вы должны быть администратором роботов, чтобы назначить разрешение на управление агентом.

1. Откройте приложение «Роботы».
2. В правом верхнем углу нажмите «Настройки».
3. В разделе «Глобальные настройки» щелкните «Управление пользователями».

   Все пользователи с подпиской Professional или Oversight появятся в списке пользователей.

4. Рядом с соответствующим пользователем щелкните Управление агентом? переключите, чтобы включить его (зеленый = включен).

   По умолчанию Manage Agent? переключатель выключен.

   Если агент управления? переключатель включен и не может быть изменен, пользователь является системным администратором Launchpad с подпиской Professional. Разрешение на управление агентом автоматически назначается этим пользователям и не может быть изменено в Robots.