《Computers & Education: X Reality》：Training-effectiveness of a mixed reality system for human–robot collaboration in industrial settings
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本文探讨了传统制造业培训在应对协作机器人（cobot）集成与复杂任务需求时存在的不足，为解决此问题，研究人员开发了一套用于人机协作装配任务的混合现实（MR）培训系统。研究表明，该系统能有效培训来自不同背景的员工与机器人协同工作，且训练效果不受用户MR熟悉度的影响。这为开发普适性强、高效的工业培训方案提供了实证依据。
随着协作机器人（cobot）在制造业的日益普及，如何高效培训员工以安全、高效的方式与这些机器人共同工作，成为一个关键挑战。传统培训方法常常成本高昂、灵活性不足，难以适应快速变化的技术和生产需求。而新兴的扩展现实（XR）技术，特别是混合现实（MR），因其能够创造沉浸式、交互式的虚实融合环境，被视为提升培训效果的潜在解决方案。然而，这类MR培训系统的实际有效性如何？受训者的个人背景（如技术水平、经验）又会对培训效果产生多大影响？这些问题尚未得到充分解答。发表在《Computers》期刊上的这项研究，正是为了评估一款专门开发的MR培训系统，并探究用户背景因素对培训效果的影响。
研究团队开发了一个基于MR的人机协作装配任务培训环境，使用Meta Quest 3头戴式显示器构建了真实协作工作站的数字孪生。研究招募了63名具有不同技术背景和职业角色的参与者，让他们在该MR系统中完成一个微型卡车的协作装配任务。为了系统评估培训效果，研究采用了多元化的评价指标，包括主观的用户体验、交互有效性、情感认知反应和技术准备度，以及客观的任务完成时间。参与者被分为高MR亲和力和低MR亲和力两组，以分析背景差异的影响。
研究结果通过多个关键维度呈现：
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用户体验、交互有效性、情感认知反应与技术准备度：统计分析显示，在这四个主观评价维度上，高MR亲和力组与低MR亲和力组之间均未发现显著差异。两组参与者均给出了积极评价，平均得分均远高于中性值（3分）。这一结果表明，该MR培训系统能为不同技术背景的用户提供一致且良好的体验和感知收益，其有效性和接受度具有广泛的适用性。
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任务完成时间：这是研究中发现的唯一存在组间显著差异的客观指标。高MR亲和力组的平均任务完成时间显著短于低MR亲和力组（约675秒 vs. 742秒）。这说明虽然MR系统对各类用户都友好有效，但拥有更高技术背景的用户在操作效率上仍具有一定优势。
研究的结论与讨论部分强调了几个重要意义。首先，核心发现证实了基于MR的人机协作培训是普遍有用且适用的，能够有效指导来自不同背景的员工进行协作装配任务，这为工业界大规模部署此类培训系统提供了信心。其次，研究揭示了背景差异的影响具有特定性：尽管在主观感受和接受度上无明显区别，但在客观操作效率（任务完成时间）上，技术背景更丰富的用户确实表现更优。这提示在设计和评估MR培训系统时，需要同时考虑主观体验和客观绩效指标。最后，该研究建立了一套结合主观问卷与客观测量的评估框架，并验证了经过调整的统一沉浸式虚拟环境问卷（IVEQ）在MR培训评估中的适用性，为未来相关研究提供了方法论参考。研究也指出了当前MR硬件在触觉反馈等方面的局限性，并展望了未来结合人工智能（如手势识别）和更先进交互技术以进一步提升培训效果的潜力。
