适用于多样用户群体的人机交互适应框架

为促进在真实场景中与不同用户群体进行自然直观的交互，社交机器人必须能够针对这些群体的不同需求和期望进行调整，同时根据用户反馈调整其行为。虽然以前的研究通常关注特定人口统计，但我们提出了一种新的人机交互 (HRI) 适应框架，可针对不同用户群体定制交互，并允许用户通过轻微或重大中断来调节交互。我们的主要贡献包括开发一个基于 ROS 的自适应 HRI 框架，拥有开源代码库。该框架通过先进的语音识别和语音活动检测实现自然交互，并利用大语言模型 (LLM) 作为对话桥梁。我们通过模块测试和系统试验验证了框架的效率，展示了其在年龄识别中的高准确率，以及对重复用户输入和计划变更的鲁棒性。