Robo-Blocks：面向社交机器人终端用户设计与编程的生成式支架
人机交互
2026-05-28 v1 机器人学
摘要
为初学者机器人程序员编程社交机器人具有挑战性，因其需要掌握规划、交互设计和编程方面的专业知识。虽然大型语言模型（LLM）通过从自然语言描述生成代码具有巨大的潜力，但它们可能会遮蔽编程中关键要素，取代设计者的意图，最终导致过度依赖而非培养编程技能。在本文中，我们探索了如何通过研究方法（RtD） process 设计 LLM 基于社交机器人编程工具如何支持初学者机器人程序员。我们设计并原型化了 Robo-Blocks，一个基于块的编程环境，利用 LLM 为初学者机器人程序员提供通过结构化叙述将高层思想连接到可执行机器人行为的生成式支架。通过在初学者处的部署，我们发现了新兴的用户人物和用法模式，表明这种支架如何塑造终端用户的设计和编程策略。我们提出了关于有效利用生成式支架及其集成到社交机器人编程实践中的设计见解。
引用
@article{arxiv.2605.28154,
title = {Robo-Blocks: Generative Scaffolding in End-User Design and Programming of Social Robots},
author = {Arissa J. Sato and Callie Y. Kim and Nathan Thomas White and Abhinav Maneesh and Yuqing Wang and Hui-Ru Ho and Bilge Mutlu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.28154},
year = {2026}
}