Vid2Real HRI：将基于视频的人机交互研究设计与真实世界场景对齐
机器人学
2024-03-26 v1 人机交互
摘要
在真实世界环境中使用自主机器人进行人机交互（HRI）研究可以产生所有研究模态中生态效度最高的结果，但许多困难限制了此类研究的可行性和有效性。我们提出Vid2Real HRI，一个旨在最大化视频研究提供的真实世界洞察的研究框架。该框架被用于设计一项在线研究，使用机器人的第一人称视频作为真实世界遭遇的替代品。该在线研究（）区分了四种机器人行为条件对感知社会智能和人类帮助机器人进入外门意愿的受试者内效应。一项使用两种条件的真实世界受试者间复制研究（）确认了在线研究结果的有效性，以及基于在线研究结果功效分析的参与者招募目标（）的充分性。Vid2Real HRI框架为HRI研究人员提供了一种原则性方法，既能利用视频研究模态的效率，又能生成可直接迁移的真实世界HRI知识。研究中使用的代码和数据见https://vid2real.github.io/vid2realHRI。
引用
@article{arxiv.2403.15798,
title = {Vid2Real HRI: Align video-based HRI study designs with real-world settings},
author = {Elliott Hauser and Yao-Cheng Chan and Sadanand Modak and Joydeep Biswas and Justin Hart},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.15798},
year = {2024}
}