基于QFD与RAHP的餐馆服务机器人人因工程设计

王秋惠，杨 悦

基于QFD与RAHP的餐馆服务机器人人因工程设计

王秋惠，杨 悦

(天津工业大学机械工程学院，天津 300387)

以用户需求为基础，提出一种新型餐馆服务机器人人机系统(HRS)模式，探讨了基于质量功能展开(QFD)理论的餐馆服务机器人人因工程(HRE)设计方法。运用抽样调查法、问卷调查法和亲和图法(KJ)获取关于餐馆服务机器人用户需求的层次化模型。引入粗糙层次分析法(RAHP)计算各需求特征所占权重，以此分析基于QFD的餐馆服务机器人HRE设计方法中的重点设计目标。将用户重点需求转化为设计要素，设定功能、外观及人机的详细质量特征，通过构建质量屋对质量功能展开研究，提出设计方案，最终运用CATIA人机分析软件对设计方案进行可用性评价及验证可行性。研究表明该设计方法及流程可提升餐馆服务机器人的可用性，为后续设计提供参考。

餐馆服务机器人；人因工程设计；用户需求；质量功能展开理论；粗糙层次分析法

餐饮业整体市场规模的不断扩大，促使机器人逐步从传统工业应用领域转向民众日常生活。为促进餐馆服务模式的改革，服务机器人被引入餐饮行业，为现代化餐馆提供送餐、点餐及娱乐等功能。其可替代人工，降低输出成本，提升工作效率。因此将服务机器人应用于餐饮服务业具有重要意义与推广价值[1]。

国内外对餐馆服务机器人的研究多集中于定位与路径规划上，ROUSSEAU等[2]开发了一个自主机器人系统，并使用机载传感器检测附近的人及启动人机交互。ZHANG等[3]提出了基于深度相机和运动基准的餐馆服务机器人及定位与映射系统(simultaneous localization and mapping, SLAM)。YU等[4]阐述了3种地标定位算法，实现了餐馆服务机器人的粗精度定位。

上述研究对餐馆服务机器人的设计具有指导价值，但对人因工程(human robot ergonomics，HRE)的研究则相对匮乏。KATO等[5]对餐馆服务机器人人性化行为进行建模，采取“被动”与“积极主动”的方法，研究机器人与用户的交互模式。王秋惠等[6]对老龄服务机器人界面、康复机器人与陪伴机器人人机界面设计[7]进行了深入研究。

质量功能展开(quality function deployment, QFD)理论可用于获取用户的需求及重要度[8]。解决餐饮业服务系统所面临问题的最有效方法是提供以用户为中心的服务及技术资源，以满足用户就餐需求。本文基于QFD开展对餐馆服务机器人HRE的设计研究，运用粗糙层次分析法(rough analytic hierarchy process，RAHP)对用户需求进行重要度运算，确保对餐馆服务机器人HRE设计研究的客观、科学及合理性[9]。依此构建质量屋(house of quality，HOQ)，将用户需求转化为设计需求，锁定重点、梳理流程，完成餐馆服务机器人的实例设计。最终运用CATIA对设计实例进行可用性评价，验证设计的可行性。

1 餐馆服务机器人人因工程设计流程

QFD可在餐馆服务机器人设计流程中确保需求精准转化成后续阶段的要求[10]，其核心内容是进行转换，将用户需求转换成产品开发各阶段的目标[11]，帮助设计人员处理问题并完成初始阶段的设计任务。

运用QFD进行用户需求分析能够为产品提供较精准的造型、功能、结构与人机设计要素[8]。需求分析是设计的基础，产品设计通过用户需求调查获取设计依据，确定用户需求权重，进而决定产品的功能及结构[12]，设计流程如图1所示。

图1 设计流程

2 用户需求分析与转化

2.1 基于KJ法的用户需求层次化分析

用户对产品的需求可划分为基本需求、期望需求及特殊需求[13]。市场调查、同类产品质量跟踪、调查问卷、产品发展现状及趋势分析等手段均可用于收集用户需求。亲和图法(affinity diagram)又称KJ法、相关用户访谈法、焦点小组讨论法等可对已获取的用户需求进行分类、筛选、归纳和补充，从而建立用户需求间的层次关系[14]。通过不同渠道对餐馆服务机器人样本进行抽样调查，继而多方位评价目标产品，获取问卷调查的问题所在。

设定用户群体为就餐食客，随机调查问卷内容为人机、外观及功能。问卷共计发放30份，收回30份，收回率100%；男女比例为12∶18。运用KJ法对问卷数据进行聚类与精炼，获得层次化结构的用户基本需求信息，见表1。

表1 用户需求层次化分析

2.2 基于RAHP法的用户需求转化与重要度确定

RAHP是将粗糙集理论中提出的粗糙数 (rough number，RN)与粗糙边界区间(rough boundary intervals，RBI)的优点融合并应用于层次分析法之中。由于无需提供其他所需数据之外的先验信息，粗糙集理论可解决用户语言不确定性等问题[15]。邀请用户对第二层次需求重要度进行两两对比，形成RAHP判断矩阵。共获取5名用户重要度比较评判数据，一致性判断公式可表示为

外观(1)、人机(2)、功能(3)、人数()(=1，2，3，4，5)判断矩阵与一致性比率运算如下

一致性比率1，2，3，4，5均小于0.10，说明用户评判具有一致性。据此构建粗糙群决策矩阵[16]，求粗糙成对比较矩阵，将5个矩阵表示为粗糙群体决策矩阵*的形式，即

计算21=[5,2,1/2,1/4,5]则

“划分5”的粗糙数为

“划分2”的粗糙数为

“划分1/2”的粗糙数为

“划分1/4”的粗糙数为

同理获取12，13，23，31，32，根据粗糙数和平均粗糙区间构建粗糙成对比较矩阵。

获取数据后计算各层次用户需求重要度。将1矩阵拆解为粗糙下边界矩阵–和粗糙上边界矩阵+，即

相应求–与+的特征值与特征向量，粗糙下边界–的特征值与特征向量为

粗糙上边界+的特征值与特征向量为

进行规范化处理，即

获取第二层用户需求的重要度为

表2 用户需求重要度

根据数值得出1中用户需求重要度排序为1>2>3；2为4>5>97>8>6；3为10>12>11。将重要度中的1–12项用户需求进行筛选与精简，锁定用户对于餐馆服务机器人的重点需求，缩小分析范围，可以增强后期QFD研究的聚焦性与准确性。根据不同层级将L中的 3类需求根据数值进行排序，可以初步判定层级中重点用户需求项。由于用户基本层次需求来源于用户调研，因此无需再进行用户评选，可直接选取每类用户需求中的前80%作为重点用户需求分析。即重点用户需求项为1，2，4，5，9，7，10，12。

3 新型人机HRS模式与HOQ构建

3.1 新型人机HRS模式分析

表2表明人机需求所占比重较大，因此应作为餐馆服务机器人重点设计部分。如何提升人机功效，需要考虑人-机-环之间的关系，分析交互体验感不佳的具体原因，进而从根源提升设计质量。经前期样本调查得知，多数餐馆服务机器人较少注重人机交互过程，而重点定位于点送餐流程的技术实现上。用户体验效果不佳的原因在于，将机器人定位于“单纯的机器角色”中，导致人机环系统缺乏“同理感受”，无法提供有价值的服务。新型人机系统(human-robot system, HRS)采用模糊集合的数理化形式较为直观地展现人-机-环三者之间的组合关系，分析餐馆服务机器人在整个系统中的角色设定。用户(User)、工作人员(Waiter)、服务机器人(Robot)、操作系统(Operate)、被控环境(Environment1)、自控环境(Environment2)作为模糊集合中的元素，组成1与22类模糊合集。

其中，1包含了，，，4个模糊子集。1={{},{},{},{}}。模糊子集表达式：={,,1}；={,,1}；={,,,1}；={,,2}。

2将元素直接放入模糊合集中，即

模糊子集个数为2，此处取64个子集。根据1与2模糊合集分析可知，餐馆服务机器人HRS改变了传统人-机-环的单一组合模式，有别于传统的人机系统(human machine system，HMS)。HRS模糊合集中元素组合模式呈现多元化状态，将餐馆服务机器人赋予“人类角色”特征，在不同模糊子集中扮演不同角色，总体定义为R-SRhum(humanoid service robot of restaurant)。新型HRS理论可以为后续设计提供理论支撑与辅助性的作用。HRS强调在人机交互设计过程中，应采用较为主动与积极的状态，模拟真实服务人员提供服务，在交互界面功能的提供上更注重情感交流，使机器人具备不同于传统机器的“仿人类行为”，凸显人性化与趣味性，提升用户体验。

3.2 餐馆服务机器人HRE质量屋构建

HOQ矩阵是QFD的核心体现[17]，由用户需求和工程特性构成[18]。在将用户需求转换为质量特征的过程中，结合KJ法与RAHP法可有效地进行餐馆服务机器人HRE设计方法研究。

R-SRhum的设计目标是根据用户需求提升人机效能，增强用户体验，为餐馆节省人力、物力，提高效率与增加收益。结合QFD理论与前期用户分析数据规划HOQ具体内容，确定R-SRhum需求特征所对应的设计质量特征目标。将质量需求作为矩阵输入内容，质量特性作为其输出结果，两者组合形成R-SRhum的HOQ。设计特征根据用户需求进行筛选和制定，两者需要存在必要的关联性，需求转化为设计特征，需要进行合理的推导，以满足用户重点需求。例如，1需求为造型美观大方，进行推导可以得出4机身干净明亮、6机器人造型亲切及8信息明确的设计特征与要求。在外观设计的过程中考虑造型的风格，以达到造型亲切的设计要求，满足用户重点需求。HOQ中用符号表示每种质量需求与特性的关系，重要度评价可确定每项设计要素对于用户需求的重要程度，取值范围 0～5，5为重要度最强，4为较强，3为一般，2为较差，1为最差，0为无重要度。分值越高表示其更具设计价值，如图2所示。

图2 R-SRhum质量屋

4 设计方案与人因工程评价

4.1 R-SRhum人因工程设计实例

依据用户需求及提取的设计质量特征要素重要度，对实例A1进行设计，如图3所示。A1整体造型设计呈现流畅圆润的形态，采用人形外观可最大程度上体现其交互亲和性，满足1，4，7，9需求，实现4，6，8的设计要素。

A1整体尺寸为1 300 mm，餐盘距地面高度为773 mm，显示屏距地面990 mm。满足1，5需求，实现了1，2设计要素。尺寸参考餐馆餐桌高度以及就餐用户的视觉空间范围及手肘高度等。国内餐桌的形状以方桌和圆桌为主，一般餐桌的标准高度为710～730 mm，而餐椅的高度则在410～430 mm，因此A1尺寸符合送餐要求。

图3 A1主效果图

结构分为餐馆服务机器人整体、底部盘和人机交互屏幕。主体部分包括头部、躯干、上肢及下肢；底部盘包括底盘模组、驱动装置、定位模块及电池模块；视觉信息显示器包括信息传递、功能选择、触碰按钮及视觉表情，较好地增强人机交互体验[19]。可满足4，5，9及10需求，实现5，8，10，11，12及13的设计要素。

结合HOQ与用户需求运算结果，提出A1功能重点设计要素如图4所示。10与12在3需求中所占比例为0.572 4与0.252 7，为满足用户需求，将功能分为点餐、交互与娱乐功能。可满足9，10，12的需求，实现7，8，10，11的设计要素。

图4 A1功能分析

配色方案采用白色作为主色，选取亮度及明度适中的颜色作为搭配色，如沉静蓝、舒适绿、优雅紫、动感黄，如图5所示。可满足1，2的需求，实现4，6的设计要素。

图5 A1配色方案

4.2 CATIA人机工程评价

在CATIA中建立人体尺寸模型，选取P5女与P95男，输入相应尺寸，得到人体模型B1(女)和B2(男)。将A1导入B1与B2中分别进行人机工程分析。类别分为站、坐姿视野范围分析、可达域分析和舒适度分析，以此判定A1的机身尺寸与显示屏设计符合人机工程要求，并获知用户对产品的认可程度。

站姿状态下B1颈椎弯曲13°，B2弯曲14°，A1面部处于视野聚焦中心，B2较B1需要略微弯曲颈椎，但均处于正常范围之内，无疲劳状态。坐姿状态下B1颈椎后倾1°，B2颈椎弯曲5°，A1面部处于视野聚焦中心，均处于正常值范围之内，无疲劳状态，如图6所示，视野范围如图7所示。

图6 角度分析

(a) B1站姿(b) B1坐姿 (c) B2站姿(d) B2坐姿

对B1与B2进行可达域分析，从评价结果得出在视野安全距离坐姿状态下，屏幕范围均在B1、B2可达域范围内，但B2在坐姿状态下手部可达域较B1范围更广，如图8所示。

(a) B1坐姿右手(b) B2坐姿右手

对B1与B2的姿态进行舒适度评估。评估标准为蓝色表示姿势舒适可以接受；橙色表示姿势易疲劳，可让步接受；红色表示姿势不舒适，极易疲劳，不能接受。B1和B2的坐姿状态交互姿态评估均为黄色，低于橙色，且舒适度数值均达到85分以上，姿势舒适，如图9所示。

图9 舒适度分析

综上，站姿与坐姿2种交互动作极限值均处于舒适度范围内，无疲劳状态。A1交互显示屏处于人眼视野中心位置，且手臂在舒适状态下可完成点餐触屏与取餐等操作。安全距离坐姿下可达域范围较广，完全满足交互过程中的操作距离。结果表明，B1和B2与A1的交互姿势评价均满足要求，说明A1机身尺寸与显示屏设计合理。同步验证A1的设计满足了4，5，9及10的重点用户需求，完成了5，8，10，11，12及13的设计要求，其人机设计合理，可用性较高。

5 结束语

用户需求为产品设计中首要考虑的要素，通过对国内外餐馆服务机器人研究方向与发展状况进行分析，本文提出了新型HRS模式。从外观、功能及人机3方面运用抽样和问卷调查法获取了基础用户需求，运用KJ法构建用户需求层次化模型，利用RAHP计算用户需求重要度。将需求特征转化成设计要素，构建HOQ，直观测评工程设计中特征因素的权重。依据所获参数并结合用户自身特性总结设计创新点，完成设计实例。最终运用CATIA对设计进行人机工程分析，提高用户信任度并获取良好的用户体验。

总之，QFD理论可以缩短设计周期，预估R-SRhum人因工程设计前期会出现的问题，此设计方法及流程可有效提高R-SRhum的使用率和普适性。

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Methods of Human Robot Ergonomics Design of Restaurant Service Robot Based on QFD and RAHP

WANG Qiu-hui, YANG Yue

(School of Mechanical Engineering, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300387, China)

Based on the user demands, this study proposes a new human-robot system(HRS)mode of restaurant service robot, and discusses the method of applying the quality function deployment(QFD)theory to the design of human-robot ergonomics (HRE) for restaurant service robot. We use sampling survey, questionnaire survey and KJ to obtain hierarchical model of customer demand for restaurant service robot, introduce the rough analytic hierarchy process (RAHP) to calculate the weight of each demand feature, and analyze the key design objectives of the HRE design method based on quality function deployment. The crucial needs of users are transformed into design elements, then we set up the detailed demand characteristics of function, appearance and human-robot in HRE design. Through the house of quality to research on the quality function and get the design scheme, we use CATIA human-robot analysis software to evaluate the usability of the design scheme and verify the feasibility. The research results show this method has improved the usability of restaurant service robots and provided a reference for the subsequent designs.

restaurant service robot; human-robot ergonomics design; user demand; quality function deployment; rough analytic hierarchy process

TP 242

10.11996/JG.j.2095-302X.2019040739

A

2095-302X(2019)04-0739-07

2019-03-24；

定稿日期：2019-04-23

教育部人文社科规划基金项目(19YJAZH093)

王秋惠(1969-)，女，山东安丘人，教授，博士，硕士生导师。主要研究方向为工业设计、智能人因学、机器人人因工程及人机界面设计。 E-mail：wangqiuhui@126.com