运用拉班形体为机器人机械臂生成情感与功能表达性轨迹

成功的人机协作依赖于紧密的沟通以及对机器人能力、目标和约束的精确理解。尽管机器人机械臂具有高精度、多功能性和高生产率，但它们表现出无表情且单调的运动，隐藏了机器人的意图，导致与人类交互的效率和透明度不足。在这项工作中，我们使用拉班记谱法（一种舞蹈注释语言），使机器人机械臂能够生成具有功能表达性的轨迹，机器人通过非语言线索传达其能力及任务成功的可能性。我们通过引入两种新颖的犹豫表达运动变体（辐条式和弧线式）来实现这一点。我们还通过用拉班形状增强拉班力效的使用，提升了四种现有情感轨迹（快乐、悲伤、害羞和愤怒）的情感表达性。功能性表达运动通过一项人类受试者研究得到验证，参与者将两种犹豫运动变体等同于较低的机器人能力。增强后的情感轨迹在效价-唤醒-支配（VAD）频谱上被视为不同的情感，这证实了拉班形状的应用。