Xpress: 基于语言模型的动态上下文感知机器人面部表情系统
机器人学
2025-03-04 v1 人机交互
摘要
面部表情在人类交流中至关重要，并显著影响人机交互（HRI）的结果，如亲和力、信任和陪伴。然而，当前生成机器人面部表情的方法通常劳动密集、缺乏跨上下文和平台的适应性，且表达范围有限——导致重复行为，降低交互质量，特别是在长期场景中。我们提出了 Xpress，一个利用语言模型（LMs）通过三阶段过程动态生成上下文感知的机器人面部表情的系统：编码时间流、基于上下文调节表情、生成面部表情代码。我们通过两个用户研究（n=15×2）和一个儿童与家长的案例研究（n=13），在讲故事和对话场景中展示了 Xpress 作为概念验证，以评估系统的上下文感知能力、表达力和动态性。结果表明 Xpress 能够动态生成富有表现力且上下文适当的面部表情，突出了其在 HRI 应用中的多功能性和潜力。
引用
@article{arxiv.2503.00283,
title = {Xpress: A System For Dynamic, Context-Aware Robot Facial Expressions using Language Models},
author = {Victor Nikhil Antony and Maia Stiber and Chien-Ming Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.00283},
year = {2025}
}