大语言模型时代的人机机器人交互研究：系统综述
机器人学
2026-02-18 v1 人机交互
摘要
大语言模型（LLMs）的进步正在深刻改变人机机器人交互（HRI）领域。尽管先前的工作已凸显LLMs的技术潜力，但鲜有研究系统性地检视其人类中心的影响（例如人类导向理解、用户建模和自主性水平），使我们难以Consolidate emerging challenges in LLM-driven HRI systems。因此，我们遵循PRISMA指南进行系统文献检索，筛选出86篇符合纳入标准的文章。我们的发现表明：（1）LLMs正在通过重塑机器人感知上下文、生成社会导向交互以及在具身环境中维持与人类需求的持续对齐，从根本上改变HRI的基础；（2）当前研究主要是探索性的，不同研究聚焦于LLM驱动HRI的不同方面，导致实验设置、研究方法和评估指标各异。最后，我们确定了关键设计考量和挑战，为LLMs与HRI交叉领域的未来研究提供了连贯概述和指南。
引用
@article{arxiv.2602.15063,
title = {How Do We Research Human-Robot Interaction in the Age of Large Language Models? A Systematic Review},
author = {Yufeng Wang and Yuan Xu and Anastasia Nikolova and Yuxuan Wang and Jianyu Wang and Chongyang Wang and Xin Tong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.15063},
year = {2026}
}