机器人手视觉印象的图表化研究

迄今为止已设计出多种多样的机器人手。然而，我们并不了解用户如何感知这些手以及对其交互有何感受。为给社交机器人的手设计提供参考，我们编制了一个包含 73 只机器人手的数据集，并开展了一项在线研究，其中 160 名用户使用 17 个评分量表对机器人的印象进行评分。接着，我们开发了 17 个回归模型，可根据手的设计特征（如手指数量）预测用户评分（如拟人度）。这些模型在 0–100 分制下预测用户评分的误差小于 10 分。指尖形状、配色方案与手的大小对用户评分影响最大。我们提出了改善机器人手用户印象的简明准则，并概述了未来工作尚存的问题。