增強自主獨立性：比較用於輔助機器人的眼動追蹤介面 - Pupil labs

A participant wears Pupil Labs Neon eye tracking glasses while piloting a robotic arm using their gaze.

Source: ICRA 2025 - Comparison of Three Gaze Control for Assistive Robots

以下節自 Pupil Labs' Blog - Empowering Independence: Comparing Eye-Gaze Interfaces for Assistive Robots

增強獨立性：比較用於輔助機器人的眼動追蹤介面

眼動控制如何提升四肢癱瘓患者的自主能力？ 

四肢癱瘓（Tetraplegia）——係指四肢部分或完全癱瘓——常會在日常生活中面臨許多巨大的挑戰。輔助型機械手臂可以幫助患者自主完成一些日常的基本任務，但前提是它們能夠以直覺且可靠的方式被控制。然而，許多現有的控制方法常常過於複雜、且具侵入性，或者不適用於日常中使用。

由於四肢癱瘓患者通常仍能控制眼球運動，以視線作為控制方式逐漸成為一項大有可為的解決方案。然而，目前關於不同眼動控制介面在實際應用中的表現，尤其是在平衡精確度、操作難度和易用性方面，相關的研究證據仍然有限。

研究眼動追蹤行為在現實世界中機器人控制的應用表現 

為填補這項重要研究缺口，布里斯托機器人實驗室（UWE Bristol）的 Emanuel Nunez Sardinha 及其團隊測試了三種透過注視進行的機械手臂控制策略。他們使用 Pupil Labs 的  Pupil Neon 研究型佩戴式眼動儀進行眼動追蹤，並讓 33 名具備正常身體機能但頭部活動受限的參與者操作，以模擬四肢癱瘓的情況。

該研究使用了Jaco 輔助機械手臂，並採取利用敘事圖形使用者介面（Diegetic Graphical User Interface，D-GUI）方法的三種介面類型：

本研究中測試的三種透過注視進行的控制介面：A) 圖形使用者介面 (GUI)，B) 嵌入式介面 (EI)，以及 C) 定向注視控制 (DG)。

• 圖形使用者介面（Graphical User Interface，GUI）：傳統介面，使用者透過獨立的控制面板操作機器人。

• 嵌入式介面（Embedded Interface，EI）：一種較新穎的設計，將控制裝置直接放置在機器人的末端執行設備上，使視線與動作保持一致。

• 定向注視控制（Directional Gaze，DG）：一種極簡的操作介面，透過特定方向的眼動操作（例如，「向上看」使機器人向上移動），不需按鈕或選單。

研究以改良版 Yale-CMU-Berkeley（YCB）積木抓取與放置測試為基礎，測量完成分數與所需時間。同時透過主觀問卷評估使用者體驗，包括系統可用性量表（System Usability Scale，SUS）與 NASA 任務負荷指數（NASA-Task Load Index，ASA-TLX），後者用於測量工作負荷。同時記錄客觀的眼動行為指標，如每分鐘跳視次數與注視持續時間。

影片示範 Nunez Sardinha 及其同事採用的實驗程序。

主要發現及設計啟示 

本研究提供了一些重要的初步見解，展示不同眼動介面如何支援對輔助機器人直覺且有效的控制，這是提升行動不便人士自主性的關鍵一步。

• 視覺化介面提升精準度：控制面板或機械手臂上的互動區域比純方向性的注視更能準確地完成任務，這說明了清楚的目標指示有助於實際控制。

• 嵌入式介面控制降低使用負擔：將控制裝置放置於機械手臂上能減少操作者的眼動幅度及操作難度，提供更輕鬆、專注的操作體驗，同時改善注視與動作之間的協調與對應。

• 所有方法皆有其可用性，但也都存在一些不足：整體而言，可用性相近，但視力受限或配戴眼鏡者將面臨更多的挑戰，這凸顯包容性設計（inclusive design）的重要性。

• 定向注視控制可行但較耗費心力：雖然直覺，但缺乏可見的控制目標按鈕，使精準操作更為困難，也限制了觀看掃描時的舒適度。

這些發現凸顯了未來發展的重要方向：保持控制的可見性、最大限度減少情境切換並降低認知負荷的介面，都能使輔助裝置更加直覺、更易於上手。雖然圖形使用者介面（GUI）最廣為人知且有效，但嵌入式介面（EI）在建立「視線即控制」的無縫體驗上顯示出巨大潛力。隨著研究逐漸推進到四肢癱瘓患者的試驗階段，它為打造既具功能性又能真正賦能使用者的輔助技術奠定了堅實基礎。

Further Resources

• GitHub repository: https://github.com/enunezs/DiegeticGazeControl

• Lab: Bristol Robotics Laboratory, University of the West of England (UWE Bristol), Bristol, UK

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