CARIS: 一个面向个性化和可扩展人机交互的上下文自适应机器人接口系统
机器人学
2025-09-03 v1 人机交互
摘要
人机交互（HRI）领域传统上使用 Wizard-of-Oz（WoZ）控制的机器人来探索导航、对话动态、人机闭环交互等，以探索日常环境中的适当机器人行为。然而，现有的 WoZ 工具通常局限于单一上下文，使其在不同设置、用户和机器人平台之间不够适应。为了缓解这些问题，我们提出了一种上下文自适应机器人接口系统（CARIS），它结合了先进的机器人能力，如遥操作、人类感知、人机对话和多模态数据记录。通过试点研究，我们展示了 CARIS 在两个上下文中进行 WoZ 控制机器人的潜力：1）心理健康伴侣和 2）导游。此外，我们确定了 CARIS 的改进领域，包括运动与通信之间更流畅的集成、更清晰的功能分离、推荐提示和一键通信选项，以增强 WoZ 控制的可用性。该项目为 HRI 社区提供了一个公开可用的上下文自适应工具，使研究人员能够简化数据驱动的智能机器人行为方法。
引用
@article{arxiv.2509.00660,
title = {CARIS: A Context-Adaptable Robot Interface System for Personalized and Scalable Human-Robot Interaction},
author = {Felipe Arias-Russi and Yuanchen Bai and Angelique Taylor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.00660},
year = {2025}
}