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摘 要：交互界面设计质量是保障人机系统运行效率的关键。为评估老龄服务机器人物理界面的可用性水平，以老年用户为研究对象，探索服务机器人物理界面设计评估模型。选取50名老年样本，依据评价等级划分综合评估分值区间，参照设计评估体系对机器人实例进行模糊综合评价。基于改进群组层次分析法（GD-AHP），结合德尔菲专家评估法构建各指标判断矩阵，从功能、尺寸、交互、色彩与外观五方面建立老龄服务机器人物理界面设计评估指标体系，利用聚類分析计算一致度系数，获得各层级指标权重数值，最终构建评估理论模型。运用模糊综合评价法依据老龄服务机器人物理界面评估体系对服务机器人实例进行综合评价分析可得评估模型合理。该评估模型能有效反映机器人设计阶段各要素的关联属性，评价结果符合实际设计流程，评估系统能提高产品产出品质，可以有效减少设计问题的出现。
关键词：老龄服务机器人;物理界面;改进群组层次分析;评估指标体系;理论评估模型
中图分类号：TP 242 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2021）04-0424-08
Stablishment of Physical Interface Design
Evaluation Model for Aged Service Robot
WANG Qiuhui，WANG Yaxin，YANG Yue
（1.School of Mechanical Engineering，Tianjin Polytechnic University，Tianjin 300387，China;2.School of Economics and Management，Tianjin Polytechnic University，Tianjin 300387，China）
Abstract：The design quality of interactive interface is the key to ensure the operation efficiency of man-machine system.In order to evaluate the availability level of physical interface of service robots for the aged，an evaluation model for physical interface design of service robots was explored with elderly users as the research object.50 elderly samples were selected，and the comprehensive evaluation score interval was divided according to the evaluation grade，and the fuzzy comprehensive evaluation was carried out according to the design evaluation system.Based on the improved group analytic hierarchy process （GD-AHP），combined with the Delphi expert evaluation method to construct the judgment matrix of various indicators，the paper established the physical interface design evaluation index system of the aging service robot from the five aspects of function，size，interaction，color and appearance，used the clustering analysis to calculate the consistency coefficient to obtain all levels index weight value，and finally constructed the evaluation model.The fuzzy comprehensive evaluation method was used to evaluate the service robot instances according to the physical interface evaluation system of service robot for the aged，and the evaluation model was reasonable.The evaluation model can effectively reflect the associated attributes of each element in the robot design stage，and the evaluation results are consistent with the actual design process.The evaluation system can improve the product quality and effectively reduce the occurrence of design problems.
Key words：aged service robot;physical interface;improved group decision-analytic hierarchy process;evaluation index system;theoretical evaluation model 2.2.1 构建比较判断矩阵
根据构建的老龄服务机器人物理界面设计评估指标体系，选取5位专家，构造一级指标层A相对于目标层P1的判断矩阵并确定相对权重。5位专家根据自身经验及掌握知识，通过各因素两两比较分析后构建判断矩阵。
评判矩阵采用1-9标度法来确定，对指标体系中各层次的指标进行两两比较，即针对准则层指标，判断2个因素之间哪个更为重要以及重要性的大小。
获取5名专家比较评判矩阵，采用公式（1）与公式（2）进行一致性检验。
2.2.2 计算群体一致度系数
将专家分为5类，表示为
R1={E1}，
R2={E2}，
R3={E3}，
R4={E4}，
R5={E5}
，
同时令r=5，两两专家个体特征向量之间的相似性程度由向量夹角余弦定义，特征向量
Wi和
Wj之间的向量夹角余弦可表示为下式，计算出两两专家个体特征向量之间的相似性程度。
Cij
=w（i）（j）|w（i）|·|w（j）|
=
可见C25的数值最大，将E2与E5合并成新类R6={E2，E5}。新的类集合为
R1，R3，R4，R6令
r1=r0+1，计算新的类合集中各类之间的相似程度，得到
C16=max{C12，C15}=0.997 3
C36=max{C23，C35}=0.786 1
C46=max{C24，C45}=0.934 4
C13=0.789 8，C14=0.947 9，C34=0.871 6
可见C16的数值最大，将
R1与R6合并成新类R7={E1，E2，E5}。新的类集合为
R3，R4，R7，令r2=r1+1，再次计算新的类合集中各类之间的相似程度，一直到全部专家意见合并到一类为止，聚类结果如图3所示。
由图3可以看出，专家P2，P5，P1和P3具有较高的相似性，而专家P4与其他专家意见有较大分歧，因此将P4归为一类，分析结果为将5位专家分为两类比较合适。对于不同的类，专家的评判结果的重要度与该类专家的数量成正比。因此，假设第P位专家所在的类中包含有Tk位专家，对应的专家权重为ak，akTk成正比，由式
a1∶a2∶…∶an=T1∶T2∶…∶Tn
可解得第k位专家的权重，即群体一致度系数为此时，各类专家的人数分别为T2=T5=T1=T3=4，T4=1，计算各位专家的群体一致度系数，见式（4）。
ak=
Tp
∑nlTp
;p=1，2，…，n
（4）
结果为a1=a2=a3=a5=417，a4=117
2.2.3 计算个体差异性系数
假设n位专家的平均权重向量
=（1，2，…，
m）
，其中为第i个指标权重的均值，表达式为
i=1n∑nl=1
w（l）i;i=1，2，…，m
（5）
结果为
=（0.769 5，0.208 8，0.102 3，0.312 6）
利用闵科夫斯基（minkovski）距离公式度量专家个体权重向量到平均权重向量的距离。第P位专家的权重向量到平均权重向量的距离表达式为公式（6），其中q≥3。
Dp=
∑mi=1|w（p）i-i|q1/q;p=1，2，…，n
（6）
结果为
D1=0.189 9，
D2=0.241 7，
D3=0.050 8，
D4=0.033 5，
D5=0.602 0
轉化个体差异性系数，运用公式（7）进行计算。
dk=
1Dk
∑nl=1
1D1
;k=1，2，…，n
（7）
结果为
d1=0.069 7，
d2=0.054 8，
d3=0.260 6，
d4=0.395 1，
d5=0.219 8
2.2.4 权重计算
计算出群体一致度系数和个体差异系数后，按照公式（8）计算各位专家的权重。
λk=
akdk
∑nl=1aldl
;k=1，2，…，n
（8）
权重是
P1=0.099 1，
P2=0.077 9，
P3=0.370 4，
P4=0.140 3，
P5=0.312 4
2.2.5 最终权重确立
利用专家权重对各位专家给出的权重向量加权平均，得到一级指标层A相对于目标层P的最终权重向量。所有专家的权重系数构成的专家权重向量为W′
=（λ1，λ2，…，λn），则采用加权平均法可求得最终的指标权重向量
We=W′
w（1）1
w（1）2…w（1）m w（2）1
w（2）2…w（2）m
w（n）1
w（n）2…w（n）m
（9）
We=（0.361 4，0.280 0，0.096 6，0.048 5，0.213 5）
求得一级权重排序为
A1>A2>A5>A3>A4，同理计算二级权重，得到老龄服务机器人物理界面设计评估指标结果，见表2。
2.2.6 物理界面设计评估理论流程
根据物理界面设计评估指标及权重值，构建设计评估理论模型，如图4所示。
3 实例研究
运用模糊综合评价法[15-21]依据老龄服务机器人物理界面评估体系对服务机器人实例（Q）进行综合评价与分析，如图5所示，以此验证评估模型的合理性。
首先确定老龄看护机器人物理界面评价集V={非常满意，比较满意，一般，不太满意，很不满意}。按照百分制划分等级
A非常满意即评估优秀区（阈值范围：90～100，中值95）;B比较满意即评估良好区（阈值范围：80～90，中值85）;C一般即评估一般区（阈值范围：70～80，中值75）;D不太满意即评估较差区（阈值范围：60～70，中值65）;E很不满意即评估很差区（阈值范围：0～60，中值30）。因此评价集向量为C=（95，85，75，65，30）T。
安排5名专家，依据评估体系中的各个因素对设计实例（Q）进行评分，各因素评价向量（Ri）结果见表3，根据二级指标权重与各因素评价向量作模糊变换。
计算结果为P0=（0.25，0.57，0.36，0.2，0）进一步将结果进行归一化处理得到P1=（0.18，0.41，0.26，0.15，0）计算对应分值P2=（0.18，0.41，0.26，0.15，0）（95，85，75，65，30）T=81.19
数值表明，依据上述评估体系专家对实例Q的评估结果为，非常满意的程度为0.18，比较满意的程度为0.41，一般的程度为0.26，不太满意的程度为0.15，很不满意的程度为0。按最大隶属原则，评估结论为专家对机器人实例（Q）设计比较满意，总分值计算结果为81.19分属于评估良好区。并对相应一级指标进行分值计算得出A1得分76.6分，A2得分66.8分，A3得分78.45分，A4得分66分，A5得分59.55分，从中可以得出机器人实例在色彩应用和外观呈现上分值较小，应在后续研究中继续加强。同时对于机器人的尺寸分析还有待更加深入的分析，以期提升机器人的普适性。
通过实例分析进一步证明了所构建的老龄服务机器人物理界面评估体系理论模型能够有效的评估出服務机器人设计质量，可作为后续设计服务机器人的相关理论参考。
4 结论
1）综合评估体系可帮助人们快速理解与认知事物，是深刻并客观评估产品的重要手段。
2）采用改进群组层次分析法建立指标判断矩阵，聚类分析个体差异性系数，计算出评估指标权重，创建评估理论模型，能够较为客观的反映专家意见，最终依据评估体系对机器人实例进行模糊综合评价。
3）创建老龄服务机器人物理界面设计评估模型可有效反应机器人设计阶段各要素之间的关系。各级指标的分类与权重、仍需在日后实际设计阶段不断修正与完善。总体上评估系统能提高生产质量，减少问题的出现。
参考文献：
[1] 李丹熠.服务机器人产品设计研究[D].武汉：华中科技大学，2012.
[2]王秋惠，张一凡，刘力蒙.老龄服务机器人人机界面设计研究进展[J].机械设计，2018，35（09）：105-113.
[3]李洁，郭士杰，朱立爽.基于需求动态论的服务机器人造型设计研究[J].机械设计，2018，35（07）：109-113.
[4]毕翼飞，王年文，朱亦吴.基于感性工学的老年陪护机器人造型设计[J].包装工程，2018，3（02）：160-165.
[5]朱彦.基于感性工学的家庭服务机器人外形设计研究[J].包装工程，2015，3（14）：50-54.
[6]FERRS R M，SOMONTE M D.Design in robotics based in thevoice of the customer of household robot[J].Robotics & Au-tonomous Systems，2016，79：99-107.
[7]樊火印，黎享.基于修正层次分析法的路面综合性能指标权重研究[J].公路，2019，64（08）：50-53.
[8]王霞，段庆全.基于改进层次分析法的油气管道风险因素权重计算[J].油气储运，2019，38（11）：1227-1231.
[9]陶柯方，叶建赓，陈柏如.基于优化赋权的人文旅游资源可变模糊评价模型[J].统计与决策，2019，35（13）：56-59.
[10]邵强，李友俊，田庆旺.综合评价指标体系构建方法[J].大庆石油学院报，2004（03）：74-76+105-123.
[11]黎大端，何松立，王丹彤，等.环境水污染事件应急监测演练评估模型构建研究[J].环境科学与理，2018，43（07）：123-128.
[12]王秋惠，张一凡，刘力蒙.老龄服务机器人人机界面设计研究进展[J].机械设计，2018，35（09）：105-113.
[13]郭文明，相景丽，肖凯生.群组AHP权重系数的确定[J].华北工学院学报，2000（02）：110-113.
[14]高阳，罗贤新，胡颖.基于判断矩阵的专家聚类赋权研究[J].系统工程与电子技术，2009，31（03）：593-596.
[15]侯晓东，杨江平，王永攀，等.一种基于改进群组AHP法的指标权重确定方法[J].现代防御技术，2016，44（05）：149-154+200.
[16]张璐.基于模糊评价体系的基层消防部队安全训练管理预警体系模型研究[J].科技通报，2019，35（01）：256-259.
[17]胡海滔，李志忠，肖惠，等.北京地区老年用户人体尺寸测量[J].人类工效学，2006（01）：39-42.
[18]李永锋，朱丽萍.基于模糊层次分析法的产品可用性评价方法[J].机械工程学报2012，48（14）：183-191.
[19]张皓.老龄化服务机器人设计研究[D].北京：北京邮电大学，2017.
[20]丛春霞，彭歆茹.城市居民居家养老服务供需问题研究[J].东北财经大学学报，2017（01）：49-56.
[21]王晓暾，熊伟.质量功能展开中顾客需求重要度确定的粗糙层次分析法[J].计算机集成制造系统，2010，16（04）：763-771.
（责任编辑：张 江）
收稿日期：
2021-05-12
基金项目：
教育部人文社科规划基金项目“老龄服务机器人界面设计评价指标研究”（19YJAZH093）
作者简介：
王秋惠（1969—），女，山东潍坊人，工学博士，天津工业大学教授，硕士生导师，主要从事智能人因学、设计人因学、机器人HRE人因工程及机器人HRI人机界面设计方面的研究工作。
关键词：老龄服务机器人;物理界面;改进群组层次分析;评估指标体系;理论评估模型
中图分类号：TP 242 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2021）04-0424-08
Stablishment of Physical Interface Design
Evaluation Model for Aged Service Robot
WANG Qiuhui，WANG Yaxin，YANG Yue
（1.School of Mechanical Engineering，Tianjin Polytechnic University，Tianjin 300387，China;2.School of Economics and Management，Tianjin Polytechnic University，Tianjin 300387，China）
Abstract：The design quality of interactive interface is the key to ensure the operation efficiency of man-machine system.In order to evaluate the availability level of physical interface of service robots for the aged，an evaluation model for physical interface design of service robots was explored with elderly users as the research object.50 elderly samples were selected，and the comprehensive evaluation score interval was divided according to the evaluation grade，and the fuzzy comprehensive evaluation was carried out according to the design evaluation system.Based on the improved group analytic hierarchy process （GD-AHP），combined with the Delphi expert evaluation method to construct the judgment matrix of various indicators，the paper established the physical interface design evaluation index system of the aging service robot from the five aspects of function，size，interaction，color and appearance，used the clustering analysis to calculate the consistency coefficient to obtain all levels index weight value，and finally constructed the evaluation model.The fuzzy comprehensive evaluation method was used to evaluate the service robot instances according to the physical interface evaluation system of service robot for the aged，and the evaluation model was reasonable.The evaluation model can effectively reflect the associated attributes of each element in the robot design stage，and the evaluation results are consistent with the actual design process.The evaluation system can improve the product quality and effectively reduce the occurrence of design problems.
Key words：aged service robot;physical interface;improved group decision-analytic hierarchy process;evaluation index system;theoretical evaluation model 2.2.1 构建比较判断矩阵
根据构建的老龄服务机器人物理界面设计评估指标体系，选取5位专家，构造一级指标层A相对于目标层P1的判断矩阵并确定相对权重。5位专家根据自身经验及掌握知识，通过各因素两两比较分析后构建判断矩阵。
评判矩阵采用1-9标度法来确定，对指标体系中各层次的指标进行两两比较，即针对准则层指标，判断2个因素之间哪个更为重要以及重要性的大小。
获取5名专家比较评判矩阵，采用公式（1）与公式（2）进行一致性检验。
2.2.2 计算群体一致度系数
将专家分为5类，表示为
R1={E1}，
R2={E2}，
R3={E3}，
R4={E4}，
R5={E5}
，
同时令r=5，两两专家个体特征向量之间的相似性程度由向量夹角余弦定义，特征向量
Wi和
Wj之间的向量夹角余弦可表示为下式，计算出两两专家个体特征向量之间的相似性程度。
Cij
=w（i）（j）|w（i）|·|w（j）|
=
可见C25的数值最大，将E2与E5合并成新类R6={E2，E5}。新的类集合为
R1，R3，R4，R6令
r1=r0+1，计算新的类合集中各类之间的相似程度，得到
C16=max{C12，C15}=0.997 3
C36=max{C23，C35}=0.786 1
C46=max{C24，C45}=0.934 4
C13=0.789 8，C14=0.947 9，C34=0.871 6
可见C16的数值最大，将
R1与R6合并成新类R7={E1，E2，E5}。新的类集合为
R3，R4，R7，令r2=r1+1，再次计算新的类合集中各类之间的相似程度，一直到全部专家意见合并到一类为止，聚类结果如图3所示。
由图3可以看出，专家P2，P5，P1和P3具有较高的相似性，而专家P4与其他专家意见有较大分歧，因此将P4归为一类，分析结果为将5位专家分为两类比较合适。对于不同的类，专家的评判结果的重要度与该类专家的数量成正比。因此，假设第P位专家所在的类中包含有Tk位专家，对应的专家权重为ak，akTk成正比，由式
a1∶a2∶…∶an=T1∶T2∶…∶Tn
可解得第k位专家的权重，即群体一致度系数为此时，各类专家的人数分别为T2=T5=T1=T3=4，T4=1，计算各位专家的群体一致度系数，见式（4）。
ak=
Tp
∑nlTp
;p=1，2，…，n
（4）
结果为a1=a2=a3=a5=417，a4=117
2.2.3 计算个体差异性系数
假设n位专家的平均权重向量
=（1，2，…，
m）
，其中为第i个指标权重的均值，表达式为
i=1n∑nl=1
w（l）i;i=1，2，…，m
（5）
结果为
=（0.769 5，0.208 8，0.102 3，0.312 6）
利用闵科夫斯基（minkovski）距离公式度量专家个体权重向量到平均权重向量的距离。第P位专家的权重向量到平均权重向量的距离表达式为公式（6），其中q≥3。
Dp=
∑mi=1|w（p）i-i|q1/q;p=1，2，…，n
（6）
结果为
D1=0.189 9，
D2=0.241 7，
D3=0.050 8，
D4=0.033 5，
D5=0.602 0
轉化个体差异性系数，运用公式（7）进行计算。
dk=
1Dk
∑nl=1
1D1
;k=1，2，…，n
（7）
结果为
d1=0.069 7，
d2=0.054 8，
d3=0.260 6，
d4=0.395 1，
d5=0.219 8
2.2.4 权重计算
计算出群体一致度系数和个体差异系数后，按照公式（8）计算各位专家的权重。
λk=
akdk
∑nl=1aldl
;k=1，2，…，n
（8）
权重是
P1=0.099 1，
P2=0.077 9，
P3=0.370 4，
P4=0.140 3，
P5=0.312 4
2.2.5 最终权重确立
利用专家权重对各位专家给出的权重向量加权平均，得到一级指标层A相对于目标层P的最终权重向量。所有专家的权重系数构成的专家权重向量为W′
=（λ1，λ2，…，λn），则采用加权平均法可求得最终的指标权重向量
We=W′
w（1）1
w（1）2…w（1）m w（2）1
w（2）2…w（2）m
w（n）1
w（n）2…w（n）m
（9）
We=（0.361 4，0.280 0，0.096 6，0.048 5，0.213 5）
求得一级权重排序为
A1>A2>A5>A3>A4，同理计算二级权重，得到老龄服务机器人物理界面设计评估指标结果，见表2。
2.2.6 物理界面设计评估理论流程
根据物理界面设计评估指标及权重值，构建设计评估理论模型，如图4所示。
3 实例研究
运用模糊综合评价法[15-21]依据老龄服务机器人物理界面评估体系对服务机器人实例（Q）进行综合评价与分析，如图5所示，以此验证评估模型的合理性。
首先确定老龄看护机器人物理界面评价集V={非常满意，比较满意，一般，不太满意，很不满意}。按照百分制划分等级
A非常满意即评估优秀区（阈值范围：90～100，中值95）;B比较满意即评估良好区（阈值范围：80～90，中值85）;C一般即评估一般区（阈值范围：70～80，中值75）;D不太满意即评估较差区（阈值范围：60～70，中值65）;E很不满意即评估很差区（阈值范围：0～60，中值30）。因此评价集向量为C=（95，85，75，65，30）T。
安排5名专家，依据评估体系中的各个因素对设计实例（Q）进行评分，各因素评价向量（Ri）结果见表3，根据二级指标权重与各因素评价向量作模糊变换。
计算结果为P0=（0.25，0.57，0.36，0.2，0）进一步将结果进行归一化处理得到P1=（0.18，0.41，0.26，0.15，0）计算对应分值P2=（0.18，0.41，0.26，0.15，0）（95，85，75，65，30）T=81.19
数值表明，依据上述评估体系专家对实例Q的评估结果为，非常满意的程度为0.18，比较满意的程度为0.41，一般的程度为0.26，不太满意的程度为0.15，很不满意的程度为0。按最大隶属原则，评估结论为专家对机器人实例（Q）设计比较满意，总分值计算结果为81.19分属于评估良好区。并对相应一级指标进行分值计算得出A1得分76.6分，A2得分66.8分，A3得分78.45分，A4得分66分，A5得分59.55分，从中可以得出机器人实例在色彩应用和外观呈现上分值较小，应在后续研究中继续加强。同时对于机器人的尺寸分析还有待更加深入的分析，以期提升机器人的普适性。
通过实例分析进一步证明了所构建的老龄服务机器人物理界面评估体系理论模型能够有效的评估出服務机器人设计质量，可作为后续设计服务机器人的相关理论参考。
4 结论
1）综合评估体系可帮助人们快速理解与认知事物，是深刻并客观评估产品的重要手段。
2）采用改进群组层次分析法建立指标判断矩阵，聚类分析个体差异性系数，计算出评估指标权重，创建评估理论模型，能够较为客观的反映专家意见，最终依据评估体系对机器人实例进行模糊综合评价。
3）创建老龄服务机器人物理界面设计评估模型可有效反应机器人设计阶段各要素之间的关系。各级指标的分类与权重、仍需在日后实际设计阶段不断修正与完善。总体上评估系统能提高生产质量，减少问题的出现。
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（责任编辑：张 江）
收稿日期：
2021-05-12
基金项目：
教育部人文社科规划基金项目“老龄服务机器人界面设计评价指标研究”（19YJAZH093）
作者简介：
王秋惠（1969—），女，山东潍坊人，工学博士，天津工业大学教授，硕士生导师，主要从事智能人因学、设计人因学、机器人HRE人因工程及机器人HRI人机界面设计方面的研究工作。