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La Realidad Virtual (RV) está ganando terreno en la industria de la robótica y la teleoperación, abriendo nuevas perspectivas como una metodología computarizada novedosa para hacer que los humanos interactúen con robots. En contraste con las teleoperaciones más convencionales basadas en botones, la RV permite a los usuarios utilizar sus movimientos físicos para manejar sistemas robóticos en el entorno virtual. Los últimos dispositivos de RV también están equipados con seguimiento ocular integrado, lo que constituye una oportunidad excepcional para monitorear la carga de trabajo de los usuarios en línea. Sin embargo, dichos dispositivos son bastante recientes, y los factores humanos han sido consistentemente marginados hasta ahora en la investigación en telerobótica. Por lo tanto, abordamos estos aspectos analizando extensos datos de comportamiento durante la guía simulada de un robot industrial en RV a través de una tarea de recoger y colocar. Los usuarios manejaron el robot a través de controles basados en botones y controles basados en acciones y bajo demandas mentales bajas (tarea única) y altas (tarea dual). Recopilamos auto-reportes, rendimiento y datos de seguimiento ocular. Específicamente, preguntamos i) cómo las características interactivas de la RV afectan el rendimiento y la carga de trabajo de los usuarios, y además probamos ii) la sensibilidad de diversos parámetros oculares en el monitoreo de la vigilancia y la carga de trabajo de los usuarios a lo largo de la tarea. Los usuarios realizaron las tareas más rápido y con mayor precisión, mientras también mostraban una carga mental más baja, al utilizar un control de RV basado en acciones. Entre los parámetros oculares, el tamaño de la pupila fue el indicador de carga de trabajo más resiliente, ya que estuvo altamente correlacionado con los auto-reportes y no se vio afectado por el grado de movimiento físico del usuario en RV. Nuestros resultados ofrecen una nueva perspectiva centrada en el ser humano sobre las interacciones humano-robot en RV y demuestran sistemáticamente el potencial de los dispositivos de RV para monitorear factores humanos en contextos de telerobótica.
Nenna et al. (Tue,) estudiaron esta cuestión.