1961年，当时通用汽车在其工厂引入了UNIMATE机器人，这也是工业机器人的首次应用，它能为人类操作员执行重复和危险的任务。
从那时起由于技术发展，所导致其价格进一步降低，以及用更高效的机器取代人工的需求，为许多部门采用机器人铺平了道路。
机器人引入工业是第三次工业革命期间的主要创新之一，而现在全球一半的制造公司的工厂中，都至少会有一个机器人。
第三次工业革命期间工业系统采用的机器人，与第四次工业革命期间开发的机器人之间的主要区别之一，就是与人类工人的协作程度，要知道过去的人类工人，并没有办法与机器人互动。
机器人被限制在划定的区域以执行编程任务，因为一系列生产所需的执行速度，对于人类来说通常是比较危险的。
技术升级带来的前景与思考
近年来新技术的兴起，提高了包括机器人在内的安全性，因此人机交互（HRI）概念的出现，似乎非常有希望提高工业系统的性能，同时也考虑了与人类工作相关的社会方面。
这种改变可能会让人变得不那么重复和疲惫，HRI学科汇集了来自不同领域的研究者和从业者（工程师，心理学家，设计师等），通过研究集成可以与人类交互的机器人的最佳解决方案，以及这种交互对社会的影响，而科学界的普遍观点是，人类行为以及人类在工业环境中的表现，会受到对机器人的信任和安全感的强烈影响。
安全是HRI的一个非常关键的方面，因为与机器人的接近，可能会由于对机器人转移过多能量或功率，而对人类造成伤害。
HRI的安全问题需要从不同的角度来解决，这里面就涉及到机器人的设计，标准和人类心理学。
HRI中的机器人设计，涉及到实施控制的方法，以根据机器人与人类工人的距离来调整机器人的速度和力。
该方法基于标准ISO/TS 15066，而该标准通过定义四种不同的协作程度来提供HRI安全指南。
分别为安全级监控停止，即当机器人因工人进入协作工作空间而停止运动时，以及手动引导，当工人使用手动设备向机器人发送运动命令时。
还有速度和分离监控，当机器人系统和工人可以在共享工作空间中同时移动时（共存），以及功率和力限制，当工人和机器人之间的身体接触可能有意或无意地发生时。
很明显根据HRI的程度，在心理方面以及人类工人对机器人系统的信任，起着非常重要的作用，信任是“在以不确定性和脆弱性为特征的情况下，代理人将帮助实现个人目标的态度”。
在HRI背景下，信任很重要，因为它会影响人类的决定和行为，而社会研究表明，个人对机器人的信任与他们个人以前的经历、态度，以及与执行任务相关的风险有关。
评估信任主要取决于机器人的运动和速度，以及人类在协作过程中感知的安全水平，根据机器人的信任、安全和设计水平，在协作工作场所执行任务时，人类的表现可能会受到影响，并可能导致犯错误，有时会导致严重伤害。
在没有机器人的情况下工作，通过使用VR进行评估，并进行统计分析，以此来评估两组工人所犯错误，是否存在显着差异，这些差异将导致机器人的存在可能会影响人类表现的结论。
VR工具的使用对安全问题的帮助
VR工具的使用，属于促进或测试高效安全的工业系统，以及通过第四次工业革命时期，开发的数字工具改善工人福祉的范围。
在HRI背景下，数字工具的使用是实现动态和安全分析的战略方式，在几种工具中，VR再现了工作环境，模拟了生产系统，并允许人与机器人之间进行快速，安全和经济的交互。
多年来VR的使用，已被验证为模拟工业HRI系统的有效工具，并且已经证明它可以提供HRI系统的性能评估，包括错误。
工作环境中，可能会发生人为错误，此类错误的后果包括从浪费时间到更严重的问题，影响工人自身的安全，特别是在核电站或航空航天等高风险领域。
在所有情况下，人为错误都会给公司带来经济损失，基于这个问题对人为错误的研究变得越来越重要，而现在它是一门定义明确的学科，被称为人类可靠性分析（HRA）。
尽管每种试图评估人为错误概率（HEP）的方法都属于HRA的保护伞，但科学家普遍认为HRA具有三个主要功能，即识别人为错误，预测发生的可能性，以及 错误发生概率的降低。
证明其在开发时间优化和质量优化的装配操作方面的有用性，实施系统的HRA方法可以为公司提供可靠的错误风险预测工具。
还能够识别导致最高经济影响的错误，并提供对错误的经济影响的定量评估，例如使用HRA方法模拟手动装配线工作班次期间的最佳休息时间。
在执行手动装配任务的过程中，某些操作最有可能导致错误，因为难度非常高，而在其他情况下错误的主要原因，可能与操作人员的技能差或不良心理有关，通常是由于对工作环境缺乏信心或缺乏安全意识。
从1990年开始，HRA的研究开始结合不同的科学研究领域，如行为科学和心理学。
当人类行为受到许多不影响机器的方面的影响时，还需要研究HRA的心理方面，工作环境、心理和生理因素，以及许多其他因素，已被广泛认为是人为错误的可能原。
当机器人被引入与人类在工业环境中的共享工作空间时，它们代表了影响人类操作员行为的代理，在HRI系统的情况下，机器人通常将工作员视为“同事”，并产生社交互动。
此外协作或协作机器人的引入，为操作员带来了许多好处，主要和减少重复和繁重任务造成的工作量有关。
在其他情况下，机器人可能会使人产生恐惧、焦虑和惊讶的感觉，特别是当它们有危险的末端执行器或以不可预测的轨迹移动时。
事实上机器人的速度和尺寸，导致操作员在日常任务中，强调他们对安全相关事件的感知、理解和投射，以了解周围工作环境的潜在危险。
机器人的轨迹往往会被认为是不可预测的，让人类操作员感到困惑，但事实上在制造环境中，机器人通常被编程为最小化任务的执行时间，从而导致与机器人一起工作或靠近机器人的操作员，出现不可预测的运动轨迹。
很明显，人类操作员的表现会受到HRI的影响，对这种影响的评估是通过不同的方法进行的，包括直接（如问卷）和间接（心脏反应、面部表情、肌电图等）。
不同的评估方法
一些实证研究同时使用直接和间接方法，来评估机器人对HRI中人类行为的影响，但研究结果往往是相互矛盾的，机器人也会在简单的任务中，影响人类的行为，例如那些暗示手部动作的任务。
在间接方法中，操作员在工作任务中的误差评估，可作为HRI中HRA的评估方法，这些错误直接影响公司的生产力，因为它们会产生有缺陷的物品。
HRI确实减少了缺陷物品的数量，但与此相反的是，机器人的存在产生的焦虑感，可能会导致操作员的错误，因此关于机器人对人类行为和表现的影响，再次存在相互矛盾的观点。
这里的目的在于评估机器人的存在，对在工业环境中执行的HRI任务的影响，为此进行了实证评估，在VR环境中，模拟了有关航空零件组装的任务。
并要求参与者完成相关任务，一半的参与者在与机器人共存的环境中，进行了测试（HRI_coex），另一半没有机器人（No_HRI），为评估组之间的差异而监控的参数，是任务执行期间执行的错误数。
实验结果强调，两组之间没有统计学上的显着差异，即使通过调查结果可以得出一些考虑因素，但HRI_coex组似乎更加专注，并且更加关注任务的正确执行，通过考虑两组男性和女性参与者的结果，也观察到了类似的结果。
这里虽然有一些局限性，比如仅使用错误数，作为监控参数来评估组之间的差异，而不考虑评估人们的感受。
不过这可以通过问卷评估，或者通过测量特定设备（例如氧气摄入量或心率）来评估生理因素。
此外没有考虑与任务相关的参数，例如每个参与者完成单个实验所需的时间，此参数可能非常重要，因为它可以提供有关虚拟环境中 HRI 任务学习率的重要见解。
结论
事实上通过分析参与者每次重复任务所使用的不同时间，可以检索到此类任务的学习曲线，来获得更直观的数据，而今后的发展将会努力弥补这些差距。
此外这里也不考虑协作，而只考虑了共存，但未来的工作，将更多的考虑合作任务，以评估机器人在合作过程中，对人类表现的影响，其中人与机器人之间的身体接触是有可能实现的。
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