基于组合赋权的配送机器人软件易用性评估*

黄文财，钟远生※，朱晓鹏，蒋美玲

（1.广东产品质量监督检验研究院，广州 510670；2.国家市场监管重点实验室（智能机器人安全），广州 510670；3.广州赛特智能科技有限公司，广州 510670）

0 引言

配送机器人是一种智能化、全天候高负荷工作、为物流系统最后一环配送提供解决方案的人工智能机器人[1]，其基于高精度定位导航系统与感知避障系统，安全高效地执行物资配送工作[2-3]。配送机器人与用户交互频繁[4-5]，因此，以用户体验水平为中心，提高配送机器人易学习、易操作、易理解等特性可更好地适应用户需求，配送机器人软件作为配送机器人、用户的交互反馈的桥梁，其软件易用性可直观反映用户对机器人功能易用、软件质量的体验效果。

评估配送机器人软件易用性的意义有:（1）验证配送机器人软件产品被学习、理解、操作和吸引用户的能力[6]，综合评判该软件易理解性、易学习性和易操作性等特性[7]是否符合用户所需求的程度；（2）定位配送机器人软件易用性缺陷，通过评估找出用户对该软件不满意的不足和缺陷，为改善该软件易用性提供依据；（3）配送机器人软件易用性评估是动态过程，通过多次评估、不断修改、提高用户对该软件的理解、学习和操作的满意度[8]，达到配送机器人软件易用性的不断调优。因此，评估配送机器人软件的可辨识性、易学性、易操作性、消息易理解性、用户界面舒适性等易用性等特性具有重要意义，然而，当前配送机器人软件易用性评估依然存在缺乏配送机器人软件易用性评估的针对性的问题，当前机器人更倾向于安全性[9-11]和可靠性[12-14]的评估，缺乏针对用户满意度的软件易用性评价，而易用性评估只考虑纯软件的组成[6-8,15]，并没有考虑配送机器人软件的软、硬件结合的适应性和契合性。

为了提高配送机器人软件易用性评估的合理性和科学性，应确保契合的评估方法被应用。目前评估方法有基于专家偏好层次分析法、专家调查法、关联矩阵法等主观赋权法，有基于实际测量数据的熵值法、变异系数法、粗糙集理论法等客观赋权法。然而，无论根据决策人对各属性的偏好确定权重，但脱离实际数据，缺乏科学性的主观赋权法，还是根据评价对象本身的数据信息确定权重，但缺乏相关经验知识考虑的客观赋权法[16]，都具有片面性，为了融合主客观的优点[17]，采用组合赋权法[18-20]，既考虑专家的经验知识，又保留数据的严谨性。

本文设计一种基于组合赋权法的配送机器人软件易用性评估方法，可综合评估配送机器人软件易用性能力。首先，通过构建机器人软件的易学性、易操作性、用户界面舒适性、易访问性、易理解性等指标，综合考虑机器人的软硬件结合；其次，通过主观赋权法保证软件易用性评估的合理性和采用客观赋权法确保评估的科学性，再采用组合赋权法克服主客观单一赋权的局限，合理、科学评估配送机器人软件易用性。

1 基于组合权重的配送机器人软件易用性评估

1.1 评估指标

良好的配送机器人软件易用性产品能够将用户从配送机器人的权限管理、智能配送、物品存取等繁琐功能工作中解脱出来，帮助用户提高工作效率。然而当前缺乏配送机器人软件易用性评估的针对性，因此，构建机器人软件的可辨识性、易学性、易操作性、用户差错防御性、用户界面舒适性、易访问性、易理解性等7 个指标，用于评估机器人软件易用性。易用性的7 个指标及其标识如下所述。

（1）可辨识性C1

用户首次使用该机器人软件，应能确认该软件符合其物品配送、订单调度等功能需求，用户可通过用户文档、演示、教程识别配送机器人的软件功能能力。

（2）易学性C2

用户基于帮助机制（接口、帮助功能或用户文档集等方法）能够容易学习配送机器人软件的智能配送、订单调度、物品存储等功能。

（3）易操作性C3

执行配送机器人软件某一特定功能时，用户可借助用户文档、提示信息，简单、易控制地实现该机器人配送物品完整流程和功能的定制操作。

（4）用户差错防御性C4

在配送机器人软件上执行具有严重后果的删除、覆盖、修改等操作时，该操作应提供提示信息或者可逆该操作，在订单配送错误、误拿等消息应基于软件指明改正差错方法或报告差错指定人员。

（5）用户界面舒适性C5

软件应采取不同颜色、自然的图形化设计界面，搭配配送机器人的外观和类型，使用户感觉愉悦和满意。

（6）易访问性C6

软件系统应支持多种不同语言，方便母语不同的用户容易访问并完成指定任务。

（7）易理解性C7

软件的确认、删除、修改订单的信息提醒、请求避让、发出差错警告、出错信息提醒等软件信息应具备用户易于理解的形式。

1.2 评价方法

本文采用层次分析法考虑专家主观的经验和知识，以主观赋权保证权重赋值的合理性，再采用客观赋权法，以历史实际测量数据为基础，基于熵权法从数据本身获取权重，确保权重的科学性，再采用组合赋权法，综合考量专家的主观赋权和数据的客观赋权。

1.2.1 主观赋权计算

考虑配送机器人软件易用性在不同指标中相对而言会有所倾斜，基于专家经验和知识的主观赋权法保证权重赋值的合理性是必要的，本文采用层次分析法作为主观赋权法。层次分析法是一种定性与定量相结合的主观赋权的方法。常被运用于多目标、多准则、多要素、多层次的非结构化的复杂赋权问题，具有十分广泛的实用性。用层次分析法赋权的步骤如下。

（1）构建层次结构模型。将配送机器人软件易用性评估结构模型分为2 个层次进行数据计算，包括目标层和指标层。

（2）创建成对判断矩阵，采用1～9标度方法（表1），基于易用性指标相对重要性的比较，创建两两相互比较的成对判断矩阵A=（aij）n×n。

表1 判断1～9标度及其含义

（3）计算权重，将成对判断矩阵A按行相乘得到列向量，并将其每个分量开n次方后，归一化处理，得到权重如式（1）所示。

（4）检验一致性，计算用于衡量A与其特征矩阵的偏离程度的一致性指标，并查找对应的平均随机一致性指标，从而计算一致性比例CR，若CR ＜0.1，则认为成对判断矩阵A的一致性通过；否则需要对成对判断矩阵A进行修正。

1.2.2 客观权重计算

由于层次分析法的主观性太强，成对判断矩阵A的确定依赖于专家的经验和知识，主观判断容易影响结果，引入熵权法，基于客观数据更加客观地计算权重。熵权法基于度量不确定性来计算权重，若确定性高，则熵越大，其所包含的信息量越大，对应的权重则越高，同理若不确定性小，则熵越小，其所包含的信息量越小，对应的权重则越低。其计算步骤如下。

（1）计算概率矩阵p

式中：Zij为标准化矩阵。

（2）计算每个指标的信息熵e

（3）计算权重

先计算信息效用值，再进行归一化后即为权重，其计算公式为：

1.2.3 组合赋权计算

为了克服单一赋权的局限性，采用组合赋权法，既考虑主观权重法的合理性，又考虑客观赋权的科学性[21]。

2 配送机器人软件易用性等级评估

2.1 等级划分

根据配送机器人软件满足用户对其易用性的程度，构建多个等级区间描述软件易用性综合评分的等级划分，包括极其不合格、不合格、合格、良好、优秀5 个评估等级，如表2所示。

表2 配送机器人软件易用性评估等级划分

2.2 等级的评估

配送机器人软件易用性等级评估要综合指标的评估分数和该指标赋权的权重，其计算公式为：

式中：Aji为该配送机器人软件易用性等级评估的第j个指标评估分数；Wj为对应第j个指标的组合赋权法计算的权重。

3 系统验证

选取广州某智能实验室配送机器人为例，该机器人是实验室智能配送整体解决方案的智能终端设备，该机器人具备导航避障，开箱安全验证、实验室物流智能调度等功能，且该机器人人机界面友好、流程设计合理、层次清晰、直观明了、操作简便且符合用户习惯的特点，具有较好的辨识性，且给用户带来清新愉快的体验。

权重的计算；通过式（1）计算主观权重，式（2）～（5）计算客观赋权权重，再根据式（6）计算组合权重，其结果如表3 所示，将其绘制成折线图，如图1 所示。由图可知，组合赋权（图中红线）在主观和客观赋权曲线之间，其综合考虑了主观权重和客观权重。

图1 主客观赋权法、组合赋权法对比曲线图

表3 指标的主客观及组合权重值

为了提高测试数据的可信度，邀请5位专家基于自身的经验和知识，根据易用性指标符合软件易用性的程度越高则评分分数越高的原则给指标评分，其评分结果如表4所示，由于专家的经验和专业性，该评分结果具有合理性。

表4 专家评分结果

以5 位专家评分的平均分作为最终的评分结果，再结合组合赋权获取的权重，最后的结果为8.766，结合表2，根据最大隶属度原则，其对应的软件易用性等级为良好（R4），在学习、理解、操作和吸引用户的能力上满足用户的需求，该结果与预案评审结果一致，说明基于组合赋权法的配送机器人软件易用性评估方法具有合理性。

4 结束语

配送机器人软件易用性评估可度量该软件满足用户预期的程度，为改善配送机器人软件易用性、实现软件调优提供依据；通过构建机器人软件的易学性、易操作性、用户界面舒适性、易访问性、易理解性等指标，克服当前缺乏配送机器人软件易用性评估的针对性的问题，为评估机器人易用性提高指标支撑。通过组合赋权法不仅克服单一赋权的局限，并综合考虑主观赋权法的合理性和客观赋权法的科学性，也为配送机器人软件易用性评估方法提供新的方案；本文构建的配送机器人软件易用性评估方法的结果表明具有良好的适用性，为软件易用性评估的评估提供了技术支撑。