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。
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可解释的人工智能的最新发展有望改变人类机器人互动的潜力：机器人决策的解释可能会影响用户的看法，证明其可靠性并提高信任。但是，尚未对解释其决定的机器人看法的影响进行彻底研究。为了分析可解释的机器人的效果，我们进行了一项研究，其中两个模拟机器人可以玩竞争性棋盘游戏。当一个机器人解释其动作时，另一个机器人只宣布它们。提供有关其行为的解释不足以改变机器人的感知能力，智力，可爱性或安全等级。但是，结果表明，解释其动作的机器人被认为是更活泼和人类的。这项研究证明了对可解释的人类机器人相互作用的必要性和潜力，以及对其效应作为新的研究方向的更广泛评估。
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在这里，我询问我们可以了解如何了解性别如何影响人们如何与机器人互动。我回顾了2018年或更早发布的46个社会机器人的实证研究，报告了其参与者的性别，机器人的感知或预期性别，或两者兼而有之，并对参与者或机器人性别进行了一些分析。从这些研究中，我发现机器人默认被认为是男性，机器人吸收了人类的性别刻板印象，并且男性倾向于比女性更多地与机器人互动。我强调了关于年轻参与者中这种性别影响如何有何不同的开放问题，以及是否应该寻求将机器人的性别与参与者的性别相匹配，以确保积极的互动结果。我的结论是建议未来的研究应：包括性别多样化的参与者池，包括非二进制参与者，依靠自我认同来辨别性别而不是研究人员的感知，控制已知的性别协变量，测试有关性别的不同研究结果，并测试使用的机器人是否被参与者视为性别。我包括一个附录，其中包含46篇论文中每一篇与性别相关的发现的叙述摘要，以帮助未来的文学评论。
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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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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。
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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。
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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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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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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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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。
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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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在这项工作中，我们提出了一种基于手势的语言，以允许人类以自然的方式与机器人互动。我们已经使用神经网络和一个自定义的人类数据集创建了一个新的手势检测模型，该数据集执行一组身体手势来训练我们的网络。此外，我们将身体手势通信与其他沟通渠道进行比较，以确认将这些知识添加到机器人的重要性。在非训练志愿者的不同模拟和现实生活实验中，对所提出的方法进行了广泛的验证。这取得了显着的结果，并表明它是社会机器人应用程序（例如人类机器人协作或人类机器人互动）的宝贵框架。
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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。
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人类的感知基于无意识的推论，其中感觉输入与先前的信息集成在一起。这种现象被称为上下文依赖性，有助于面对外部世界的不确定性，并在先前的经验上构建了预测。另一方面，人类的感知过程固有地是由社会互动塑造的。但是，上下文依赖性的机制如何影响到迄今为止未知。如果使用以前的经验 - 先验 - 在单个环境中是有益的，那么它可能代表了其他代理商可能没有相同先验的社会场景中的问题，从而在共享环境上造成了感知的错误。本研究解决了这个问题。我们研究了与人形机器人ICUB的互动环境中的上下文依赖性，该机器人是刺激示威者。参与者在两个条件下重现了机器人所示的长度：一个具有社交性的ICUB，另一个与ICUB充当机械臂。机器人的不同行为显着影响了感知的先验使用。此外，社会机器人通过提高准确性并减少参与者的总体感知错误，从而对感知性能产生积极影响。最后，观察到的现象是按照贝叶斯的方法加深和探索共同感知的新概念进行了建模的。
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由于Covid-19大流行，机器人可以被视为任务中的潜在资源，如帮助人们从远程工作，维持社会疏散和改善精神或身体健康。为了提高人机互动，通过在复杂的真实环境中处理多个社会线索，机器人必须变得更加社交。我们的研究采用了凝视触发的视听跨透视整合的神经毒性范例，使ICUB机器人表达人类的社会关注反应。起初，在37名人体参与者进行行为实验。为了提高生态有效性，设计了一个具有三个蒙面动画头像的圆桌会议场景，其中包括能够进行凝视偏移的中间的一个，以及能够产生声音的其他两个。凝视方向和声音位置是一致或不一致的。掩模用于覆盖除了头像之外的所有面部视觉线索。我们观察到，阿凡达的目光可以在视听通道条件下具有更好的人类性能来引发跨型社会关注，而不是在不一致状态。然后，我们的计算模型，喘气，培训，以实现社会提示检测，视听显着性预测和选择性关注。在完成模型培训之后，ICUB机器人被暴露于与人类参与者相似的实验室条件，表明它可以将类似的关注响应作为人类的同时性和不协调性表现进行复制，而人类表现仍然优越。因此，这种跨学科工作提供了对跨型社会关注机制的新见解以及如何在复杂环境中为机器人建模的机制。
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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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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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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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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。
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农业面临着劳动危机，导致人们对小型，伪造机器人（AGBOTS）的兴趣增加，这些机器人可以执行精确的，有针对性的行动（例如，农作物侦察，除草，受精），同时由人类操作员进行监督。但是，农民不一定是机器人技术方面的专家，也不会采用增加其工作量的技术或不提供立即回报的技术。在这项工作中，我们探讨了远程人类操作员与多个Agbot之间进行通信的方法，并研究音频通信对操作员的偏好和生产率的影响。我们开发了一个模拟平台，在该平台中，AGBOT在一个字段中部署，随机遇到故障，并呼吁操作员寻求帮助。随着AGBOTS报告错误，测试了各种音频通信机制，以传达哪种机器人失败以及发生了什么类型的故障。人类的任务是在完成次要任务时口头诊断失败。进行了一项用户研究，以测试三种音频通信方法：耳塞，单短语命令和完整的句子通信。每个参与者都完成了一项调查，以确定他们的偏好和每种方法的总体效率。我们的结果表明，使用单个短语的系统是参与者最积极的看法，可以使人更有效地完成次要任务。该代码可在以下网址获得：https：//github.com/akamboj2/agbot-sim。
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