社会机器人行为的最终用户编程通常受到预定义的运动的限制。我们提出了一个伪造的机器人界面,该接口提供了一种更直观的编程机器人表达运动的方法。当用户操纵机器人的木偶时,实际机器人会复制动作,提供实时视觉反馈。通过此提议的界面,即使在有限的培训中,新手用户也可以有效地设计和程序表达运动。我们介绍了我们的初步用户研究结果。
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最近十年表明,人们对机器人作为福祉教练的兴趣越来越大。但是,尚未提出针对机器人设计作为促进心理健康的教练的凝聚力和全面的准则。本文详细介绍了基于基于扎根理论方法的定性荟萃分析的设计和道德建议,该方法是通过三项以用户为中心的涉及机器人福祉教练的三个不同的以用户为中心进行的,即:(1)与参与性设计研究一起进行的。 11名参与者由两位潜在用户组成,他们与人类教练一起参加了简短的专注于解决方案的实践研究,以及不同学科的教练,(2)半结构化的个人访谈数据,这些数据来自20名参加积极心理学干预研究的参与者借助机器人福祉教练胡椒,(3)与3名积极心理学研究的参与者以及2名相关的福祉教练进行了一项参与式设计研究。在进行主题分析和定性荟萃分析之后,我们将收集到收敛性和不同主题的数据整理在一起,并从这些结果中提炼了一套设计准则和道德考虑。我们的发现可以在设计机器人心理福祉教练时考虑到关键方面的关键方面。
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情绪可以提供自然的交流方式,以补充许多领域中社交机器人(例如文本和语音)现有的多模式能力。我们与112、223和151名参与者进行了三项在线研究,以调查使用情绪作为搜救(SAR)机器人的交流方式的好处。在第一个实验中,我们研究了通过机器人的情绪传达与SAR情况有关的信息的可行性,从而导致了从SAR情况到情绪的映射。第二项研究使用控制控制理论是推导此类映射的替代方法。此方法更灵活,例如允许对不同的情绪集和不同机器人进行调整。在第三个实验中,我们使用LED作为表达通道为外观受限的室外现场研究机器人创建了情感表达。在各种模拟的SAR情况下,使用这些情感表达式,我们评估了这些表达式对参与者(采用救援人员的作用)的影响。我们的结果和提议的方法提供了(a)有关情感如何帮助在SAR背景下传达信息的见解,以及(b)在(模拟)SAR通信环境中添加情绪为传播方式的有效性的证据。
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MetaVerse,巨大的虚拟物理网络空间,为艺术家带来了前所未有的机会,将我们的身体环境的每个角落与数字创造力混合。本文对计算艺术进行了全面的调查,其中七个关键主题与成权相关,描述了混合虚拟物理现实中的新颖艺术品。主题首先涵盖了MetaVerse的建筑元素,例如虚拟场景和字符,听觉,文本元素。接下来,已经反映了诸如沉浸式艺术,机器人艺术和其他用户以其他用户的方法提供了沉浸式艺术,机器人艺术和其他用户中心的若干非凡类型的新颖创作。最后,我们提出了几项研究议程:民主化的计算艺术,数字隐私和搬迁艺术家的安全性,为数字艺术品,技术挑战等等的所有权认可。该调查还担任艺术家和搬迁技术人员的介绍材料,以开始在超现实主义网络空间领域创造。
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本文详细概述了将连续学习(CL)应用于单课的人类机器人互动(HRI)会议(AVG。31 +-10分钟)的案例研究,其中机器人的心理健康教练是积极的(n = 20)参与者的心理学(PP)练习。我们介绍了互动会议后与参与者进行的简短半结构访谈记录的数据的主题分析(TA)的结果,以及对统计结果的分析,证明了参与者的个性如何影响他们如何看待机器人的方式及其互动。
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机器人模拟一直是机器人领域研发的组成部分。模拟消除了通过启用机器人的应用测试来快速,负担得起的,而无需遭受机械或电子误差而进行机器人应用测试,从而消除了对传感器,电动机和实际机器人物理结构的可能性。通过虚拟现实(VR)模拟,通过提供更好的环境可视化提示,为与模拟机器人互动提供了更具吸引力的替代方法,从而提供了更严肃的体验。这种沉浸至关重要,尤其是在讨论社交机器人时,人类机器人相互作用(HRI)领域的子区域。在日常生活中,机器人的广泛使用取决于HRI。将来,机器人将能够与人们有效互动,以在人类文明中执行各种任务。在个人工作空间开始扩散时,为机器人开发简单且易于理解的接口至关重要。因此,在这项研究中,我们实施了一个使用现成的工具和包装的VR机器人框架,以增强社交HRI的研究和应用开发。由于整个VR接口是一个开源项目,因此可以在身临其境的环境中进行测试,而无需物理机器人。
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Intelligent agents have great potential as facilitators of group conversation among older adults. However, little is known about how to design agents for this purpose and user group, especially in terms of agent embodiment. To this end, we conducted a mixed methods study of older adults' reactions to voice and body in a group conversation facilitation agent. Two agent forms with the same underlying artificial intelligence (AI) and voice system were compared: a humanoid robot and a voice assistant. One preliminary study (total n=24) and one experimental study comparing voice and body morphologies (n=36) were conducted with older adults and an experienced human facilitator. Findings revealed that the artificiality of the agent, regardless of its form, was beneficial for the socially uncomfortable task of conversation facilitation. Even so, talkative personality types had a poorer experience with the "bodied" robot version. Design implications and supplementary reactions, especially to agent voice, are also discussed.
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在线众包平台使对算法输出进行评估变得容易,并提出诸如“哪个图像更好,A或B?”之类的问题的调查,在视觉和图形研究论文中的这些“用户研究”的扩散导致了增加匆忙进行的研究充其量是草率且无知的,并且可能有害和误导。我们认为,在计算机视觉和图形论文中的用户研究的设计和报告需要更多关注。为了提高从业者的知识并提高用户研究的可信度和可复制性,我们提供了用户体验研究(UXR),人类计算机互动(HCI)和相关领域的方法论的概述。我们讨论了目前在计算机视觉和图形研究中未利用的基础用户研究方法(例如,需要调查),但可以为研究项目提供宝贵的指导。我们为有兴趣探索其他UXR方法的读者提供了进一步的指导。最后,我们描述了研究界的更广泛的开放问题和建议。我们鼓励作者和审稿人都认识到,并非每项研究贡献都需要用户研究,而且根本没有研究比不小心进行的研究更好。
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我们探索Calico是一种微型可重新定位的可穿戴系统,具有快速,精确的运动,用于体内相互作用,驱动和感应。印花布由两轮机器人和一条轨道机制或“铁路”组成,机器人在其上行驶。机器人具有独立的,尺寸很小,并且具有其他传感器扩展选项。轨道系统允许机器人沿着用户的身体移动并到达任何预定位置。它还包括旋转开关以启用复杂的路由选项,当提出发散轨道时。我们报告了印花布的设计和实施,并通过一系列的系统性能评估。然后,我们介绍一些应用程序方案和用户研究,以了解印花布作为舞蹈教练的潜力,并探索对我们情景的定性感知,以告知该领域未来的研究。
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在本文中,我们介绍了基于差异驱动器快照机器人和模拟的用户研究的基于倾斜的控制的实现,目的是将相同的功能带入真正的远程介绍机器人。参与者使用平衡板来控制机器人,并通过头部安装的显示器查看了虚拟环境。使用平衡板作为控制装置的主要动机源于虚拟现实(VR)疾病;即使是您自己的身体与屏幕上看到的动作相匹配的小动作也降低了视力和前庭器官之间的感觉冲突,这是大多数关于VR疾病发作的理论的核心。为了检验平衡委员会作为控制方法的假设比使用操纵杆要少可恶意,我们设计了一个用户研究(n = 32,15名女性),参与者在虚拟环境中驾驶模拟差异驱动器机器人, Nintendo Wii平衡板或操纵杆。但是,我们的预注册的主要假设不得到支持。操纵杆并没有使参与者引起更多的VR疾病,而委员会在统计学上的主观和客观性上都更加难以使用。分析开放式问题表明这些结果可能是有联系的,这意味着使用的困难似乎会影响疾病。即使在测试之前的无限训练时间也没有像熟悉的操纵杆那样容易使用。因此,使董事会更易于使用是启用其潜力的关键。我们为这个目标提供了一些可能性。
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框架已开始出现,以对提供沉浸式,直观的接口提供沉浸式,直观的界面的虚拟,增强和混合现实(VAM)技术来促进人机互动。然而,这些框架未能捕获VAM-HRI的生长子场的关键特性,并且由于连续尺度而难以持续应用。这项工作通过创建用于组织VAM-HRI系统(TOKC)的关键特征来构建这些先前的框架。 Tokcs离散地分离出现在先前作品中使用的连续尺度,以获得更一致的分类,并增加与机器人的内部模型,锚点位置,可操纵性和系统的软件相关的额外特征。为了展示工具的能力,TOKCS应用于来自第四届VAM-HRI车间的十篇论文,并检查了关键趋势和外卖。这些趋势突出了TOKCS的表现能力,同时还帮助框架更新的趋势和VAM-HRI研究的未来工作建议。
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家庭中的移动操纵器可以为患有严重运动障碍的人提供越来越多的自治权,他们在没有照料者的帮助下通常无法完成日常生活(ADL)的活动。辅助移动操纵器的远距离运行可以使患有运动障碍的人能够独立执行自我保健和家庭任务,但是有限的运动功能会阻碍人们与机器人接触的能力。在这项工作中,我们介绍了一个独特的基于惯性的可穿戴辅助界面,该辅助界面嵌入了熟悉的头饰服装中,适用于具有严重运动障碍的人,可以通过移动操纵器进行远程处理和执行身体任务。我们评估了这种可穿戴的界面(n = 16)和有运动障碍的个体(n = 2),用于执行ADL和日常家庭任务。我们的结果表明,可穿戴界面使参与者能够完成错误率,高度可感知的易用性和低工作负载度量的身体任务。总体而言,这种基于惯性的可穿戴设备是一种新的辅助接口选项,可控制家庭中移动操纵器。
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触摸是人类之间互动和交流的关键部分,但在人类机器人的互动中仍然很少探索。在这项工作中,要求参与者接近并触摸手上的人形机器人(NAO -26名参与者; Pepper -28名参与者),以引起注意。我们为机器人设计了反应行为,该机器人由四种不同的手臂运动组合组成,而被触摸的手向前或向后移动,另一只手向前移动或保持到位,同时向后倾斜,然后看参与者。我们研究了机器人的哪种反应发现最合适的是他们选择的原因。对于两个机器人,被触摸的机器人手的首选反应正在向后移动。另一方面,根本没有任何动作对胡椒来说最自然,而NAO则是向前移动的。发现了参与者人格特征的焦虑量表与机器人反应的主动/侵略性的被动性分量表之间的相关性。大多数参与者注意到倾斜的后背并积极地对其进行了评分。一些参与者在非结构化评论中对参与者进行了积极评论。我们还分析了参与者在哪里以及如何自发接触机器人手上的地方。总而言之,这里设计的触摸反应行为是一个很好的候选人,可以更普遍地在社交机器人中部署,可能包括在拥挤的环境中偶然触摸。机器人尺寸构成了一个重要因素,该因素塑造了如何感知机器人反应。
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在过去的几年中,围绕种族类人体机器人的有问题实践的讨论已经上升。为了彻底理解机器人在人类机器人互动(HRI)社区中如何理解机器人的“性别” - 即如何被操纵,在哪些环境中以及其对人们的看法和人们产生哪些影响的影响,为基础建立基础。与机器人的互动 - 我们对文献进行了范围的评论。我们确定了553篇与我们从5个不同数据库中检索的评论相关的论文。审查论文的最终样本包括2005年至2021年之间的35篇论文,其中涉及3902名参与者。在本文中,我们通过报告有关其性别的目标和假设的信息(即操纵性别的定义和理由),对机器人的“性别”(即性别提示和操纵检查),对性别的定义和理由进行彻底总结这些论文。 (例如,参与者的人口统计学,受雇的机器人)及其结果(即主要和互动效应)。该评论表明,机器人的“性别”不会影响HRI的关键构建,例如可爱和接受,而是对刻板印象产生最强烈的影响。我们利用社会机器人技术和性别研究中的不同认识论背景来提供有关审查结果的全面跨学科观点,并提出了在HRI领域前进的方法。
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人类机器人相互作用(HRI)对于在日常生活中广泛使用机器人至关重要。机器人最终将能够通过有效的社会互动来履行人类文明的各种职责。创建直接且易于理解的界面,以与机器人开始在个人工作区中扩散时与机器人互动至关重要。通常,与模拟机器人的交互显示在屏幕上。虚拟现实(VR)是一个更具吸引力的替代方法,它为视觉提示提供了更像现实世界中看到的线索。在这项研究中,我们介绍了Jubileo,这是一种机器人的动画面孔,并使用人类机器人社会互动领域的各种研究和应用开发工具。Jubileo Project不仅提供功能齐全的开源物理机器人。它还提供了一个全面的框架,可以通过VR接口进行操作,从而为HRI应用程序测试带来沉浸式环境,并明显更好地部署速度。
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在接下来的十年中,社交机器人将在许多公共场所中实施,以向人类提供服务。我们质疑这些社交机器人的特性,以提供接受和自发的情感互动。更具体地说,在本研究中,我们报告了机器人在与人类参与者面对面互动任务中情绪传染中空闲运动频率的影响。机器人系统的伙伴被编程为采用悲伤的姿势和面部表情,同时讲述了三个悲伤的故事,并以低,中和高频向上/向下移动头部。每个参与者(n = 15)被邀请坐在好友面前,听故事。使用3D运动捕获系统(质量)记录了人类参与者姿势的无意识变化。结果表明,在高频试验中,肩膀/躯干在高频试验中的倾斜度更大。当Buddy以缓慢的频率移动时,自发运动的数量也更大。当两个人从事社交互动时,这些发现与实验心理学报道的结果相呼应。在Godspeed问卷中获得的分数进一步表明,当Buddy移动缓慢时,可能会发生情绪传染,因为机器人系统被认为是更自然和知识渊博的,例如,以速度与表达的情感相干。我们的工作探讨了机器人系统概念中身体姿势和空闲运动频率的重要性。这样的补充可以提供社交机器人,这些机器人在轻松的机器人人类协作任务中提供情感传染。
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体育活动对于健康和福祉很重要,但只有很少的人满足世界卫生组织的体育活动标准。机器人运动教练的开发可以帮助增加训练的可及性和动力。用户的接受和信任对于成功实施这种辅助机器人至关重要。这可能会受到机器人系统和机器人性能的透明度的影响,尤其是其失败。该研究对与任务,人,机器人和相互作用(T-HRI)相关的透明度水平进行了初步研究,并进行了相应调整的机器人行为。在一部分实验中,机器人性能失败允许分析与故障有关的T-HRI水平的影响。在机器人性能中遇到失败的参与者表现出比没有经历这种失败的人的接受程度和信任水平要低。此外,T-HRI级别和参与者群体之间的接受度量存在差异,这暗示了未来研究的几个方向。
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我们开发了数据驱动的模型,以预测机器人在社交就餐场景中何时应进食。能够与朋友和家人独立饮食被认为是具有行动不便的人的最令人难忘,最重要的活动之一。机器人可以潜在地帮助这项活动,但是由机器人辅助的喂养是一个多方面的问题,在咬合,咬合时机和咬合转移方面面临挑战。特别是在社交就餐场景中,特别是由于在社交用餐场景中变得唯一挑战性,因为可能会中断社交人类机器人群体的互动。我们的关键见解是,考虑到社交线索的微妙平衡的咬合时序策略可能会导致在社交用餐场景中在机器人辅助喂养过程中进行无缝互动。我们通过收集一个包含30组三人共同饮食的多模式人类尊贵数据集(HHCD)来解决这个问题。我们使用此数据集分析人类人类的赋形行为,并在社交用餐场景中开发咬合时正时预测模型。我们还将这些模型转移到人类机器人的态度方案中。我们的用户研究表明,当我们的算法使用食客之间的多模式社交信号线索来建模时,预测会有所改善。 HHCD数据集,用户研究的视频和代码将在接受后公开发布。
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人类具有非凡的能力来传达和阅读对象的属性,只需看到它们被别人带走即可。人类可用的这种沟通技巧和解释水平对于协作机器人可以自然和有效的互动对于协作机器人至关重要。例如,假设机器人正在移交一个脆弱的对象。在这种情况下,应通过直接和隐性的信息,即通过直接调节机器人的行动来告知其脆弱性的人。这项工作调查了两个具有不同实施方案的机器人(一个ICUB类人体机器人和Baxter机器人)进行交流意图执行的对象操作的感知。我们设计了机器人的动作,以传达对象运输过程中的谨慎性。我们发现,人类观察者不仅可以正确地感知此功能,而且可以在随后的人类物体操纵中引起运动适应的一种形式。此外,我们可以深入了解哪些运动功能可能会或多或少地谨慎地操纵物体。
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Artificial intelligence (AI) and robotic coaches promise the improved engagement of patients on rehabilitation exercises through social interaction. While previous work explored the potential of automatically monitoring exercises for AI and robotic coaches, the deployment of these systems remains a challenge. Previous work described the lack of involving stakeholders to design such functionalities as one of the major causes. In this paper, we present our efforts on eliciting the detailed design specifications on how AI and robotic coaches could interact with and guide patient's exercises in an effective and acceptable way with four therapists and five post-stroke survivors. Through iterative questionnaires and interviews, we found that both post-stroke survivors and therapists appreciated the potential benefits of AI and robotic coaches to achieve more systematic management and improve their self-efficacy and motivation on rehabilitation therapy. In addition, our evaluation sheds light on several practical concerns (e.g. a possible difficulty with the interaction for people with cognitive impairment, system failures, etc.). We discuss the value of early involvement of stakeholders and interactive techniques that complement system failures, but also support a personalized therapy session for the better deployment of AI and robotic exercise coaches.
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