为差异而设计：人类特征如何塑造协作机器人的感知
机器人学
2025-07-23 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
新兴技术
系统与控制
系统与控制
摘要
为社交协作机器人开发引发了关于负责任且包容性设计的关键问题，尤其是当与来自受保护群体(如残障人士或老年人)的个体交互时。目前，关于如何评估机器人行为与多样化人类需求的组合的研究寥寥无几，可能是由于受试者对先进家用机器人的实际经验有限。当前研究旨在弥补这一差距，并使用能够让受试者评估机器人行为的方法，以及支持有意义反思的方法，尽管受试者经验有限。在一次在线研究中，112名受试者(来自实验组和对照组)评估了7个视频，涉及28种人机协作类型的变体。实验组在对人机协作进行认知-情感映射(CAM)练习后，再提供他们的评级。尽管CAM反思并未显著影响整体评级，但它导致了对特定机器人行为与人类条件组合的评估更为显著。最重要的是，人机协作的类型会影响评估。反社交的机器人行为始终被评为最低，而与老年人协作则引发更为敏感的评估。涉及物体传递的情景比不涉及物体传递的情景更受青睐。这一发现表明，人类特征和交互范式都会影响协作机器人感知的可接受性，强调了以利他主义设计为重要性。它们还突显了诊断性方法(如CAM)的潜力，可激发细致的反馈，支持开发以用户为中心、在社会上负责任的机器人系统，以适应不同人群。
引用
@article{arxiv.2507.16480,
title = {Designing for Difference: How Human Characteristics Shape Perceptions of Collaborative Robots},
author = {Sabrina Livanec and Laura Londoño and Michael Gorki and Adrian Röfer and Abhinav Valada and Andrea Kiesel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.16480},
year = {2025}
}