Toward a Universal Concept of Artificial Personality: Implementing Robotic Personality in a Kinova Arm
作者: Alice Nardelli, Lorenzo Landolfi, Dario Pasquali, Antonio Sgorbissa, Francesco Rea, Carmine Recchiuto
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2025-01-12
💡 一句话要点
将人格认知架构迁移至Kinova机械臂，探索通用机器人人格概念
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人人格 人机交互 认知架构 工业机器人 非人形机器人
📋 核心要点
- 现有机器人人格设计方法分散且僵化，难以直接应用于非人形工业机器人，限制了人机协作的效率和自然性。
- 论文将已验证的人格认知架构迁移至Kinova机械臂，通过尽责性、外向性和宜人性三个维度定义机器人人格。
- 通过用户实验，验证了用户能够感知到不同人格的机械臂，并探究了语言在塑造人格感知中的作用。
📝 摘要（中文）
人格在人机交互中扮演着重要角色。精心设计的机器人人格可以显著改善人机交互的关键方面。然而，现有方法的碎片化和僵化特性在应用于非人形机器人时面临更大挑战。一方面，现有技术分散；另一方面，工业4.0正朝着人与工业机器人共存的未来发展。在此背景下，机器人人格的合理设计至关重要。本研究朝着这个方向迈出了第一步，将已在人形机器人上验证的、基于机器人人格定义的综合认知架构集成到Kinova Jaco2机械臂中。机器人人格通过认知架构定义为一个三维空间中的向量，包含尽责性、外向性和宜人性，影响动作的执行方式、动作选择过程以及对环境刺激的内部反应。我们的主要目标是确定用户是否能感知到机器人中不同的人格，而与其形状无关，并了解语言在塑造这些感知中的作用。为此，我们进行了一项用户研究，包括144次Kinova Jaco2机械臂与参与者之间的协作游戏会话，其中机器人的行为受到其分配的人格的影响。此外，我们比较了两种情况：第一种情况是机器人仅通过手势和动作选择进行交流，而第二种情况是机器人也利用口头互动。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决非人形工业机器人的人格化问题，现有方法主要集中在人形机器人上，且缺乏通用性和灵活性，难以直接应用于工业场景。这导致人机协作效率低下，用户体验不佳。
核心思路：论文的核心思路是将已在人形机器人上验证的认知架构迁移到非人形的Kinova Jaco2机械臂上，通过定义人格向量（尽责性、外向性和宜人性）来控制机器人的行为，从而赋予机器人不同的人格特征。这种方法旨在验证人格概念的通用性，并探索语言在塑造机器人人格感知中的作用。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个模块：1) 人格定义模块：通过三维人格向量（尽责性、外向性和宜人性）来定义机器人的人格。2) 认知架构模块：该模块负责将人格向量转化为具体的行为参数，影响动作的执行方式、动作选择过程以及对环境刺激的内部反应。3) 行为控制模块：该模块根据认知架构的输出，控制Kinova Jaco2机械臂执行相应的动作。4) 交互模块：该模块负责机器人与用户之间的交互，包括手势和语言两种方式。
关键创新：该研究的关键创新在于将已验证的人格认知架构成功迁移到非人形工业机器人上，并验证了用户能够感知到不同人格的机械臂。此外，该研究还探索了语言在塑造机器人人格感知中的作用，为未来机器人人格设计提供了新的思路。与现有方法相比，该方法更具通用性和灵活性，可以应用于各种类型的机器人。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 人格向量的定义：通过尽责性、外向性和宜人性三个维度来定义机器人的人格，这三个维度是心理学中常用的人格特征。2) 认知架构的设计：认知架构负责将人格向量转化为具体的行为参数，例如动作的速度、精度和选择偏好。3) 交互方式的选择：论文比较了手势和语言两种交互方式，以探索语言在塑造机器人人格感知中的作用。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，用户能够感知到不同人格的Kinova Jaco2机械臂，验证了人格概念的通用性。此外，语言在塑造机器人人格感知中起着重要作用，使用语言交流的机器人更容易被用户感知到具有特定的人格特征。具体性能数据未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于工业机器人、服务机器人等领域，提升人机协作效率和用户体验。通过赋予机器人不同的人格特征，可以使其更好地适应不同的工作环境和用户需求，例如，在医疗领域，可以设计具有同情心和责任感的机器人助手；在教育领域，可以设计具有耐心和鼓励性的机器人教师。
📄 摘要（原文）
The fundamental role of personality in shaping interactions is increasingly being exploited in robotics. A carefully designed robotic personality has been shown to improve several key aspects of Human-Robot Interaction (HRI). However, the fragmentation and rigidity of existing approaches reveal even greater challenges when applied to non-humanoid robots. On one hand, the state of the art is very dispersed; on the other hand, Industry 4.0 is moving towards a future where humans and industrial robots are going to coexist. In this context, the proper design of a robotic personality can lead to more successful interactions. This research takes a first step in that direction by integrating a comprehensive cognitive architecture built upon the definition of robotic personality - validated on humanoid robots - into a robotic Kinova Jaco2 arm. The robot personality is defined through the cognitive architecture as a vector in the three-dimensional space encompassing Conscientiousness, Extroversion, and Agreeableness, affecting how actions are executed, the action selection process, and the internal reaction to environmental stimuli. Our main objective is to determine whether users perceive distinct personalities in the robot, regardless of its shape, and to understand the role language plays in shaping these perceptions. To achieve this, we conducted a user study comprising 144 sessions of a collaborative game between a Kinova Jaco2 arm and participants, where the robot's behavior was influenced by its assigned personality. Furthermore, we compared two conditions: in the first, the robot communicated solely through gestures and action choices, while in the second, it also utilized verbal interaction.