面向人类-机器人交互的可及且教育性强的可解释性：基于 UDL 和符号接口的框架
机器人学
2025-12-19 v1 人机交互
摘要
本文提出了一种新型框架，用于实现面向具有不同认知、沟通或学习需求的用户的人类-机器人交互的可及且教育性强的机器人可解释性。我们将通用学习设计（UDL）和通用设计（UD）的原则与符号通信策略相结合，以促进人类与机器人之间心智模型的对齐。我们的方案采用 Asterics Grid 和 ARASAAC 图示作为多模态、可解释的前端接口，集成轻量级的 HTTP-to-ROS 2 桥接，实现实时交互和解释触发。我们强调，可解释性不是单向的函数，而是一种双向过程，人类的理解与机器人的透明度必须共同演化。我们进一步认为，在教育或辅助情境中，人类调解者（如教师）可能是必不可少的，以支持共享理解。我们通过多模态解释板的实例示例验证了该框架，并讨论了其如何可扩展到不同的场景，如教育、辅助机器人和包容性 AI。
引用
@article{arxiv.2504.06189,
title = {Accessible and Pedagogically-Grounded Explainability for Human-Robot Interaction: A Framework Based on UDL and Symbolic Interfaces},
author = {Francisco J. Rodríguez Lera and Raquel Fernández Hernández and Sonia Lopez González and Miguel Angel González-Santamarta and Francisco Jesús Rodríguez Sedano and Camino Fernandez Llamas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.06189},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 6 figures