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群体规模变化对操作员工作负荷的影响
Effects of Swarm Size Variability on Operator Workload

作者: William Hunt, Aleksandra Landowska, Horia A. Maior 等5人
arXiv: 2604.21707v1
分类: cs.RO
📝 论文摘要
人-蜂群团队的实际部署依赖于平衡操作员的工作负荷，以发挥人类优势而不引发过载。一个关键挑战在于蜂群规模常呈动态变化：机器人可能因故障或重新部署而加入或退出任务，导致工作负荷的突然波动。理解此类变化如何影响人类工作负荷与表现，对于稳健的人-蜂群交互设计至关重要。本文探究蜂群规模变化幅度与方向对操作员工作负荷的影响。基于工作负荷历史概念，我们检验三个假设：（1）蜂群规模缩减后工作负荷仍保持高位；（2）小幅增长比大幅跳跃更易管理；（3）足够大的变化会通过引发认知重置来抵消上述效应。我们开展了两项研究（N=34），采用模拟不同规模无人机蜂群的监控任务。通过在不同任务阶段改变蜂群规模，测量了与规模变化相关的感知工作负荷。结果表明：客观表现基本不受蜂群规模小幅变化影响，而主观工作负荷对变化方向与幅度均敏感。小幅增长可维持较低工作负荷，而小幅缩减则使工作负荷升高（呈现工作负荷残留效应）；任一方向的大幅变化会减弱这些效应（提示重置反应）。这些发现为管理动态人-蜂群系统中蜂群规模转换以支持操作员工作负荷提供了可操作指导。

📊 核心分析

🎯 研究动机
在人-无人机群(human-swarm)团队的实际部署中，无人机群规模常因故障或重新部署而动态变化，导致操作员工作负荷(workload)剧烈波动。现有研究缺乏对规模变化方向和幅度如何影响操作员工作负荷的系统理解，因此需要探究这种动态变化对操作员表现和主观负荷的影响，以设计更稳健的人-群交互系统。
🔧 核心方法
通过两个实验(N=34)，使用模拟无人机群监控任务(monitoring task)，在不同实验轮次(episodes)间系统性地改变无人机群规模的大小和变化方向（增加或减少），测量操作员的主观感知工作负荷(perceived workload)和客观任务表现(objective performance)，并基于工作负荷历史(workload history)概念检验三个假设。
💡 核心创新
首次系统性地分离并验证了无人机群规模变化的幅度(magnitude)和方向(direction)对操作员工作负荷的差异化影响，发现了“工作负荷残留(workload residue)”效应（规模小幅减少后负荷持续偏高）和“认知重置(cognitive reset)”效应（大规模变化无论方向均会削弱残留效应），为动态人-群系统的工作负荷管理提供了新的理论机制。
🏆 总体贡献
揭示了动态无人机群规模变化对操作员主观工作负荷的非线性影响规律，提供了管理规模过渡(swarm-size transitions)的可操作指导，例如避免频繁小幅减少规模以减少负荷残留，利用大规模变化触发认知重置来缓解累积负荷，从而支持动态人-群系统(human-swarm systems)中操作员工作负荷的优化设计。