机器人声音的听觉定位与结果性声音评估：虚拟现实中的多方法研究
机器人学
2025-10-21 v2
摘要
移动机器人日益与人类共处，但常常处于视线之外，人类必须依赖机器人的声音来识别其存在。为了实现有效的人机交互，因此至关重要的是了解人类如何通过结果声（即运行噪声）来感知机器人。先前的研究表明，四足机器人 Go1 的声音比轮式 Turtlebot 更易被检测到。本研究在此基础上，考察了人类在虚拟现实中对三种机器人（四足 Go1、轮式 Turtlebot 2i、轮式 HSR）结果声的听觉定位能力。在 within-subject 设计中，我们评估了受试者在有无声音车辆警示系统（AVAS）的情况下，对两种速度（0.3、0.8 米/秒）和两种轨迹（直线、径向）下机器人进行定位的性能。在每个试验中，受试者听到移动机器人 3 秒的声音，并被要求指向其最终位置（定位任务）。将定位误差测量为受试者估计位置与实际位置之间的绝对角度差。结果显示，机器人类型显著影响定位准确度和精确度，在所有实验条件下，轮式 HSR 的声音（尤其是没有 AVAS 时）性能最差。意外地的是，受试者将 HSR 声音评价为比 Turtlebot 和 Go1 更积极、更不令人讨厌、更可信赖。这揭示了主观评估与客观听觉定位性能之间的张力。我们的发现将结果性机器人声音识别为设计直观且有效的人机交互的关键因素，对人类中心的机器人设计和社交导航具有启示意义。
引用
@article{arxiv.2504.00697,
title = {Auditory Localization and Assessment of Consequential Robot Sounds: A Multi-Method Study in Virtual Reality},
author = {Marlene Wessels and Jorge de Heuvel and Leon Müller and Anna Luisa Maier and Maren Bennewitz and Johannes Kraus},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.00697},
year = {2025}
}