机器人越来越多地部署在与人类共享的空间中，包括家庭环境和工业环境。在这些环境中，人与机器人之间的相互作用（HRI）对于安全性，可读性和效率至关重要。 HRI的一个关键因素是信任，它调节了系统的接受。已显示拟人化可以调节机器人的信任发展，但工业环境中的机器人通常不是拟人化的。我们在工业环境中设计了一个简单的互动，在该环境中，拟人化模拟驱动器（ARMOD）机器人模拟了自动驾驶汽车（AGV）。该任务由与AGV的人类交叉路径组成，有或不带有狭窄的走廊上安装在顶部。人类和系统在越过路径时需要协商轨迹，这意味着人必须关注机器人的轨迹，以避免与它发生碰撞。在存在ARMOD的情况下，报告的信任评分有显着的增长，表明拟人化机器人的存在足以调节信任，即使在有限的相互作用中，就像我们在这里提出的相互作用一样。

人类在交流何时和何时发生的何时和何处的意图方面非常熟练。但是，即使是最先进的机器人实现，通常缺乏这种交流技巧。这项研究调查了使用增强现实的机器人内部状态的可视化和对人向机器人移交的意图。具体而言，我们探讨了对象和机器人抓手的可视化3D模型的使用，以传达机器人对物体所在位置的估计以及机器人打算掌握对象的姿势。我们通过16名参与者的用户研究测试了这一设计，其中每个参与者将一个立方体对象交给机器人12次。结果表明，通过增强现实的通信机器人意图基本上改善了用户对移交的感知体验。结果还表明，当机器人在定位对象时犯错时，增强现实的有效性对于相互作用的安全性和交互的流利性更加明显。

当人类共同完成联合任务时，每个人都会建立一个情况的内部模型以及如何发展。有效的协作取决于这些单个模型如何重叠以在团队成员之间形成共同的心理模型，这对于人类机器人团队中的协作流程很重要。准确的共享心理模型的发展和维护需要个人意图的双向交流以及解释其他团队成员意图的能力。为了实现有效的人类机器人协作，本文介绍了人类机器人团队合作中新型联合行动框架的设计和实施，利用增强现实（AR）技术和用户眼目光来实现意图的双向交流。我们通过与37名参与者的用户研究测试了我们的新框架，发现我们的系统提高了任务效率，信任和任务流利。因此，使用AR和眼睛凝视使双向交流是一种有前途的平均值，可以改善影响人与机器人之间协作的核心组成部分。

我们从两个在线人机互动实验中介绍了数据，其中227名参与者观看了人形机器人的视频，表现出有缺陷或非故障行为，同时保持沉默或说话。要求参与者评估他们对机器人的信任度的看法，以及其可爱，动画和感知的情报。结果表明，虽然一个非故障机器人达到了最高的信任，但可以说出来的似乎有故障的机器人可以完全减轻否则会出现错误行为的信任损失。我们认为，这种缓解与在存在语音时也可以看到的感知智能的增加有关。

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。

最后，这项工作将包括对解释的上下文形式的调查。在这项研究中，我们将包括一个时间障碍的方案，其中将测试不同水平的理解水平，以使我们能够评估合适且可理解的解释。为此，我们提出了不同的理解水平（lou）。用户研究将旨在比较不同的LOU在不同的互动环境中。将研究同时医院环境的用户研究。

这项研究提出了新的策略，以研究信任和群体动态在儿童机器人相互作用中的相互影响。我们使用类人机器人ICUB实施了类似游戏的实验活动，并设计了一份问卷来评估孩子如何看待这种相互作用。我们还旨在验证传感器，设置和任务是否适合研究此类方面。问卷的结果表明，年轻人将ICUB视为朋友，通常以积极的方式将ICUB视为朋友。其他初步结果表明，通常，孩子在活动期间信任ICUB，并且在其错误后，他们试图用诸如：“不用担心ICUB，我们原谅您”之类的句子来放心。此外，对机器人在小组认知活动中的信任似乎会根据性别而发生变化：在机器人连续两个错误之后，女孩倾向于比男孩更信任ICUB。最后，跨游戏计算的点和自我报告的量表之间的不同年龄组之间没有明显的差异。我们提出的工具适合研究不同年龄段的人类机器人相互作用（HRI）的信任，并且似乎适合理解小组相互作用的信任机制。

这项研究表明，预期和实际相互作用如何影响老年人的SAR量化量化。这项研究包括两个部分：在线调查，可通过视频观看SAR和接受研究的验收研究来探索预期的交互作用，其中老年人与机器人进行了互动。这项研究的两个部分均在Gymmy的帮助下完成，这是一种机器人系统，我们的实验室开发了用于培训老年人身体和认知活动的培训。两个研究部分都表现出相似的用户响应，表明用户可以通过预期的互动来预测SAR的接受。索引术语：衰老，人类机器人互动，老年人，质量评估，社会辅助机器人，技术接受，技术恐惧症，信任，用户体验。

本文对人机对象切换的文献进行了调查。切换是一种协作的关节动作，其中代理人，给予者，给予对象给另一代理，接收器。当接收器首先与给予者持有的对象并结束时，当给予者完全将物体释放到接收器时，物理交换开始。然而，重要的认知和物理过程在物理交换之前开始，包括在交换的位置和时间内启动隐含协议。从这个角度来看，我们将审核构成了上述事件界定的两个主要阶段：1）预切换阶段和2）物理交流。我们专注于两位演员（Giver和Receiver）的分析，并报告机器人推动者（机器人到人类切换）和机器人接收器（人到机器人切换）的状态。我们举报了常用于评估互动的全面的定性和定量度量列表。虽然将我们的认知水平（例如，预测，感知，运动规划，学习）和物理水平（例如，运动，抓握，抓取释放）的审查重点，但我们简要讨论了安全的概念，社会背景，和人体工程学。我们将在人对人物助手中显示的行为与机器人助手的最新进行比较，并确定机器人助剂的主要改善领域，以达到与人类相互作用相当的性能。最后，我们提出了一种应使用的最小度量标准，以便在方法之间进行公平比较。

人类机器人协作组装系统提高了工作场所的效率和生产力，但可能会增加工人的认知需求。本文提出了一个在线和定量框架，以评估与同事的互动，即人类运营商或具有不同控制策略的工业协作机器人所引起的认知工作量。该方法可以监视操作员的注意力分布和上身运动学，从而受益于低成本立体声摄像机和尖端的人工智能算法的输入图像（即头姿势估计和骨架跟踪）。三种实验场景具有工作站特征和互动方式的变化，旨在测试我们在线方法的性能，以防止最新的离线测量。结果证明，我们基于视觉的认知负荷评估有可能将其集成到新一代的协作机器人技术中。后者将使人类的认知状态监测和机器人控制策略适应改善人类舒适，人体工程学和对自动化的信任。

现代行业仍依靠手动制造业务，安全的人机互动现在是非常兴趣的。速度和分离监测（SSM）允许通过在机器人操作期间维持保护分离距离来实现紧密和高效的协作情景。本文侧重于一种新的方法来加强对机器人手段的触觉反馈来加强SSM安全要求。基于机器人和操作员的人的反应时间和瞬时速度，触觉刺激为机器人提供了危险运动和接近机器人的早期警告。进行初步实验以确定参与者在具有受控条件的协作环境中暴露于触觉刺激时的反应时间。在第二次实验中，我们将我们的方法评估为人工和Cobot进行协同行星齿轮组件的研究案例。结果表明，与仅在视觉反馈的操作员相比，施加的方法增加了机器人的末端效应器之间的平均最小距离，手中的末端效应器与44％增加了44％。此外，没有触觉支持的参与者已经失败了几次以维持保护性分离距离。

密切的人类机器人互动（HRI），尤其是在工业场景中，已经对结合人类和机器人技能的优势进行了广泛的研究。对于有效的HRI，应质疑当前可用的人机通信媒体或工具的有效性，并应探讨新的交流方式。本文提出了一个模块化体系结构，允许人类操作员通过不同的方式与机器人互动。特别是，我们使用智能手表和平板电脑分别实施了架构来分别处理手势和触摸屏输入。最后，我们在这两种方式之间进行了比较用户体验研究。

虚拟现实（VR）技术通常用于娱乐应用中；但是，它也已在我们生活的更严重方面（例如安全）中部署在实际应用中。为了支持在危险行业工作的人们，VR可以确保操作员操纵标准化的任务并协作以应对潜在的风险。令人惊讶的是，很少的研究重点是人们如何在VR环境中进行协作。很少有研究注意运营商在其协作任务中的认知负荷。一旦任务要求变得复杂，许多研究人员将专注于优化相互作用界面的设计，以减少操作员的认知负载。这种方法可能是有价值的。但是，它实际上可以使操作员承受更重要的认知负担，并可能导致更多的错误和协作失败。在本文中，我们提出了一个新的协作VR系统，以支持在VR环境中工作的两个遥控器，以远程控制未螺旋的地面车辆。我们使用比较的实验来评估协作VR系统，重点是在任务和操作总数上花费的时间。我们的结果表明，在两人组中，操作过程中的过程和操作过程中的认知负荷总数明显低于单人组。我们的研究阐明了设计VR系统的启示，以支持有关远程运营商工作流程的协作工作，而不是简单地优化设计成果。

在人类居住的环境中使用机器人的挑战是设计对人类互动引起的扰动且鲁棒的设计行为。我们的想法是用内在动机（IM）拟订机器人，以便它可以处理新的情况，并作为人类的真正社交，因此对人类互动伙伴感兴趣。人机互动（HRI）实验主要关注脚本或远程机器人，这是模拟特性，如IM来控制孤立的行为因素。本文介绍了一个“机器人学家”的研究设计，允许比较自主生成的行为彼此，而且首次评估机器人中基于IM的生成行为的人类感知。我们在受试者内部用户学习（n = 24），参与者与具有不同行为制度的完全自主的Sphero BB8机器人互动：一个实现自适应，本质上动机的行为，另一个是反应性的，但不是自适应。机器人及其行为是故意最小的，以专注于IM诱导的效果。与反应基线行为相比，相互作用后问卷的定量分析表明对尺寸“温暖”的显着提高。温暖被认为是人类社会认知中社会态度形成的主要维度。一种被认为是温暖（友好，值得信赖的）的人体验更积极的社交互动。

本文介绍了更轻松的项目及其范围的概念概述。更轻松地专注于通过半自治的移动操纵器在灾难反应方案中支持紧急部队。具体来说，我们检查了操作员对系统的信任以及其使用所产生的认知负荷。我们计划讨论不同的研究主题，探讨共享的自主权，互动设计和透明度与信任和认知负担如何相关。另一个目标是开发非侵入性方法，以使用多级方法在灾难响应的背景下连续衡量信任和认知负荷。该项目由多个学术合作伙伴进行，专门从事人工智能，互动设计和心理学，以及灾难响应设备的工业合作伙伴和最终用户，用于制定项目和实验实验。

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。

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。

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.

移动服务机器人变得越来越无处不在。但是，这些机器人可能对视觉障碍者（PVI）提出潜在的可访问性问题和安全问题。我们试图探索PVI在主流移动服务机器人方面面临的挑战，并确定其需求。对他们在三个新兴机器人的经历进行了采访，接受了17个PVI：真空机器人，送货机器人和无人机。我们通过考虑其围绕机器人的不同角色（直接用户和旁观者）来全面研究PVI的机器人体验。我们的研究强调了参与者对移动服务机器人访问性，安全性和隐私问题的挑战和担忧。我们发现缺乏可访问的反馈使PVI难以精确控制，定位和跟踪机器人的状态。此外，遇到移动机器人时，旁观者感到困惑，甚至吓到参与者，并呈现安全性和隐私障碍。我们进一步提炼设计注意事项，以提供PVI的更容易访问和安全的机器人。

Taking advice from others requires confidence in their competence. This is important for interaction with peers, but also for collaboration with social robots and artificial agents. Nonetheless, we do not always have access to information about others' competence or performance. In these uncertain environments, do our prior beliefs about the nature and the competence of our interacting partners modulate our willingness to rely on their judgments? In a joint perceptual decision making task, participants made perceptual judgments and observed the simulated estimates of either a human participant, a social humanoid robot or a computer. Then they could modify their estimates based on this feedback. Results show participants' belief about the nature of their partner biased their compliance with its judgments: participants were more influenced by the social robot than human and computer partners. This difference emerged strongly at the very beginning of the task and decreased with repeated exposure to empirical feedback on the partner's responses, disclosing the role of prior beliefs in social influence under uncertainty. Furthermore, the results of our functional task suggest an important difference between human-human and human-robot interaction in the absence of overt socially relevant signal from the partner: the former is modulated by social normative mechanisms, whereas the latter is guided by purely informational mechanisms linked to the perceived competence of the partner.