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https://hdl.handle.net/10419/335523 Authors:
Year of Publication:
2025
Citation:
[Journal:] Zeitschrift für Arbeitswissenschaft [ISSN:] 2366-4681 [Volume:] 79 [Issue:] 4 [Publisher:] Springer [Place:] Berlin, Heidelberg [Year:] 2025 [Pages:] 594-605
Publisher:
Springer, Berlin, Heidelberg
Abstract:
Dieser Artikel präsentiert zwei unabhängige empirische Studien zur Optimierung der Sicherheit und Benutzererfahrung in der Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK). In der ersten Studie wird untersucht, wie sich anthropomorphe, durch die Nutzer selbst programmierte Bewegungsbahnen auf das Vertrauen, das Verhalten und die Wahrnehmung der Interaktion auswirken. Die Ergebnisse zeigen eine signifikant höhere Vertrauensbewertung und ein stabileres Distanzverhalten im Vergleich zu klassischen Point-to-Point-Trajektorien. In der zweiten Studie steht die Prognosefähigkeit verschiedener standardisierter Bewegungsformen im Vordergrund. Hierzu wurden Eyetracking- und SAGAT-Daten erhoben, die belegen, dass linear und kreisförmig verlaufende Bahnen zu höherem Situationsbewusstsein führen als nicht vorhersehbare Point-to-Point-Bewegungen. Beide Studien zeigen komplementär, wie wichtig vorhersagbare, menschenähnliche Bewegungsformen und partizipative Systemgestaltung für eine sichere und akzeptierte MRK sind. Die Ergebnisse liefern praxisnahe Implikationen für die Gestaltung und Programmierung kooperativer Robotersysteme. Praktische Relevanz : Die Ergebnisse zeigen, dass vorhersagbare, anthropomorphe Bewegungsbahnen das Vertrauen, die Sicherheit und das Situationsbewusstsein in der Mensch-Roboter-Kollaboration deutlich erhöhen. Durch gezielte Gestaltung der Bewegungsprofile und partizipative Programmieransätze lassen sich Akzeptanz und Effizienz kollaborativer Robotersysteme in der industriellen Praxis verbessern. Die Befunde liefern konkrete Ansatzpunkte für die ergonomische und psychologische Optimierung zukünftiger MRK-Arbeitsplätze.
Abstract (Translated):
This article presents two independent empirical studies aimed to optimize safety and user experience in human-robot collaboration (HRC). The first study examines how anthropomorphic motion trajectories, programmed by users themselves, influence trust, behavior, and the perception of interaction. The results show significantly higher trust ratings and more stable distance behavior compared to conventional point-to-point trajectories. The second study focuses on the predictability of different standardized motion trajectories. Eye-tracking and SAGAT data demonstrate that linear and circular trajectories lead to higher situation awareness than unpredictable point-to-point movements. Together, the two studies highlight the importance of predictable, human-like motion patterns and participatory system design for safe and accepted human-robot collaboration. The findings provide practical implications for the design and programming of collaborative robotic systems. Practical Relevance : The results show that predictable, anthropomorphic motion trajectories significantly enhance trust, safety, and situation awareness in human-robot collaboration. By deliberately designing motion profiles and incorporating participatory programming approaches, the acceptance and efficiency of collaborative robotic systems in industrial practice can be improved. The findings provide concrete guidance for the ergonomic and psychological optimization of future HRC workplaces.
Subjects:
Mensch-Roboter-Kollaboration
Human Factors
Situationsbewusstsein
Interaktionssicherheit
Human-Robot Collaboration
Situation Awareness
Interaction Safety
Human Factors
Situationsbewusstsein
Interaktionssicherheit
Human-Robot Collaboration
Situation Awareness
Interaction Safety
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Document Type:
Article
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