[ca] Des de l'automatització de les fàbriques, els robots tenen un paper important en el panorama de la fabricació. Per això, els humans han d'aprendre a interactuar i, en alguns casos, a col·laborar amb ells, de la manera més eficaç i segura possible. El nostre objectiu és dissenyar un sistema que augmenti l'eficiència de la Col·laboració Humà-Robot en una situació en què el robot només necessita l'ajuda puntual del treballador humà, que també està realitzant una tasca autònoma paral·lela. Proposem tres modalitats diferents: una pantalla de vigilància en la qual el treballador pot veure el robot mentre realitza l'altra tasca en tot moment, una combinació de senyal auditiu, visual i hàptic mitjançant senyals d'estimulació muscular elèctrica com a avís que el robot necessita del l'atenció del treballador i la combinació d'ambdós. Per provar quina modalitat ajuda més a transmetre la necessitat d'atenció del robot a l'ésser humà, així com reduir els efectes negatius del canvi d'atenció, com el temps de retard per centrar-se en la nova tasca, hem dissenyat una simulació de realitat virtual en que deu participants han de dividir de manera òptima la seva atenció entre una tasca col·laborativa amb el robot, i una altra externa autònoma. Deu participants han passat per la simulació quatre vegades, una amb cadascuna de les modalitats esmentades, i una altra dividint la seva atenció de manera autònoma, com a cas de referència. Els resultats indiquen que no hi ha diferències significatives en el rendiment dels participants amb l'ajuda de les condicions, en comparació amb el cas de referència, però els participants van percebre que tant la pantalla de vigilància com les notificacions de comentaris van ser útils per controlar el robot i millorar. el seu rendiment global. Tot i que els resultats no han estat els esperats, hem aconseguit crear amb èxit una simulació que posteriorment es pot modificar i millorar, gràcies al feedback obtingut d'aquest estudi, per aprofundir en la investigació del tema.

[es] Desde la automatización de las fábricas, los robots juegan un papel importante en el panorama de la fabricación. Por esa razón, los humanos necesitan aprender a interactuar y, en algunos casos, colaborar con ellos, de la mejor manera, más efectiva y segura posible. Nuestro objetivo es diseñar un sistema que aumente la eficiencia de la Colaboración Humano-Robot en una situación en la que el robot solo necesita la ayuda puntual del trabajador humano, que también está realizando una tarea autónoma paralela. Proponemos tres modalidades diferentes: una pantalla de vigilancia en la que el trabajador puede ver al robot mientras realiza la otra tarea en todo momento, una combinación de señal auditiva, visual y háptica a través de señales de Estimulación Eléctrica Muscular como aviso de que el robot necesita de la la atención del trabajador, y la combinación de ambos. Para probar qué modalidad ayuda más a transmitir la necesidad de atención del robot al humano, además de reducir los efectos negativos del cambio de atención, como el tiempo de retraso para concentrarse en la nueva tarea, hemos diseñado una simulación de Realidad Virtual en en el que diez participantes tienen que dividir de forma óptima su atención entre una tarea colaborativa con el robot, y una externa autónoma. Diez participantes han pasado cuatro veces por la simulación, una con cada una de las modalidades mencionadas, y otra dividiendo su atención de forma autónoma, como caso base. Los resultados indican que no hay diferencias significativas en el desempeño de los participantes con la ayuda de las condiciones, en comparación con el caso de referencia, pero los participantes percibieron que tanto la pantalla de vigilancia como las notificaciones de retroalimentación fueron útiles para monitorear el robot y mejorar. su desempeño general. Si bien los resultados no han sido los esperados, hemos logrado crear con éxito una simulación que luego puede ser modificada y mejorada, gracias a la retroalimentación obtenida de este estudio, para profundizar en el tema de investigación.