Error-Related Potentials Detection to Enhance Human-Robot Collaboration: A Preliminary Review
Détection des Potentiels d'Erreurs pour Améliorer la Collaboration Humain-Robot : Une Revue Préliminaire
Résumé
Error-related potentials (ErrPs) have been studied to evaluate wrong decisions or actions in several contexts. An ErrP is an electrical potential on the scalp generated by the perception of errors and occurs unwittingly. In human-robot collaboration (HRC), ErrP detection can be shown as feedback or trigger an action to adapt the system to the user. This contributes to the improvement of HRC, taking into account user performance. However, to our knowledge, the detection of ErrPs in HRC has not been widely explored, resulting in only a few studies. This preliminary systematic review will present work on ErrP-based interfaces related to adaptation, control, and neuroergonomics for HRC. 11 articles were included after the exclusion criteria of the review stages. The average accuracy of ErrP detection was between 54% and 87.19%. In most cases, the authors simulated the occurrence of unexpected behavior of the robot. The robot mistakes occurred randomly between 25% and 35% of the total trials. Some works focused on the robot learning process and adaptation between humans and robots. The mental model and the robot behavior policy were updated based on the decoded ErrPs during collaborative interactions. ErrPs played a critical role by accelerating the adaptation process. Control-related works have included ErrP detection/features as input inside the control loop or algorithm. The proposed framework enabled the learning algorithm to converge faster than conventional methods. Other studies assessed the influence of mental workload variability in the adaptation process, given that a high mental workload affects the cognitive processes needed to perceive errors. Thus, Er-rPs present advantages for enhancing HRC, and this review opens the way to further developments in the robotic domain. We will continue this work by elaborating strategies to take advantage of the ErrP detection to design pipelines and protocols that would be used in future works.
Les potentiels d'erreur (ErrPs) ont été étudiés pour évaluer les mauvaises décisions ou actions dans divers contextes. L'ErrP est un potentiel électrique au niveau du scalp généré par la perception d'erreurs et survient involontairement. Dans la collaboration humain-robot (HRC), la détection d'ErrPs peut être présentée comme un retour d'information ou déclencher une action afin d'adapter le système à l'utilisateur. Cela contribue à l'amélioration de l'HRC, en tenant compte des performances de l'utilisateur. Cependant, à notre connaissance, la détection d'ErrPs dans l'HRC n'a pas été largement explorée, ce qui n'a donné lieu qu'à quelques études. Cette revue systématique préliminaire présentera des travaux sur les interfaces basées sur les ErrPs concernant l'adaptation, le contrôle et la neuroergonomie dans l'HRC. 11 articles ont été inclus après avoir satisfait aux critères d'exclusion des étapes de revue. La précision moyenne de détection d'ErrPs se situait entre 54\% et 87,19\%. Dans la plupart des cas, les auteurs ont simulé l'apparition d'un comportement inattendu du robot. Les erreurs du robot se sont produites de manière aléatoire entre 25\% et 35\% du total des essais. Certains travaux se sont concentrés sur le processus d'apprentissage et d'adaptation du robot entre humains et robots. Le modèle mental et la politique comportementale du robot ont été mis à jour en fonction des ErrPs décodés lors des interactions collaboratives. Les ErrPs ont joué un rôle essentiel en accélérant le processus d'adaptation. Les travaux liés au contrôle ont inclus la détection et les caractéristiques des ErrPs comme entrées dans la boucle de contrôle ou l'algorithme. Le cadre proposé a permis à l'algorithme d'apprentissage de converger plus rapidement que les méthodes conventionnelles. D'autres études ont évalué l'influence de la variabilité de la charge mentale sur le processus d'adaptation, sachant qu'une charge mentale élevée affecte les processus cognitifs nécessaires à la perception des erreurs. Ainsi, les ErrPs constituent des avantages pour améliorer l'HRC et cette revue ouvre la voie à de nouveaux développements dans le domaine robotique. Nous poursuivrons ce travail en élaborant des stratégies permettant de tirer parti de la détection des ErrPs pour concevoir des pipelines et des protocoles qui seraient utilisés dans les travaux futurs.
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