TailCue：探索基于动物学的机器人尾部用于自动驾驶车辆交互
人机交互
2025-11-19 v1
摘要
自动驾驶车辆（AVs）正逐渐融入我们的日常生活。然而，路面使用者与AVs之间有效的交流仍然是一个重大挑战。虽然已develop出各种外部人机界面（eHMIs）以促进交互，但心理因素，如缺乏信任和不足的情感信号，可能仍然阻碍用户在特定情境下自信地与AVs交互。为此，我们提出TailCue，探索尾部基础eHMIs对用户与AVs交互的影响。我们首先调查了机器人学和动物学中尾部运动与情感表达之间的映射关系，据此开发了运动-情感映射方案。实现了一个物理机器人尾部，并根据该方案设计了特定的尾部运动。在进行21名参与者的在线、基于视频的用户研究后，我们的发现表明，尽管尾部传达的预期情感未被一致识别，但开放式反馈表明，尾部运动需要与情境和线索相匹配。我们的结果凸显了针对特定情境进行优化以提高基于尾部的eHMIs效果的必要性。未来的工作将细化尾部运动策略，以在多样化的交互情境中最大化其效果。
引用
@article{arxiv.2511.14242,
title = {TailCue: Exploring Animal-inspired Robotic Tail for Automated Vehicles Interaction},
author = {Yuan Li and Xinyue Gui and Ding Xia and Mark Colley and Takeo Igarashi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.14242},
year = {2025}
}