EmoACT: a Framework to Embed Emotions into Artificial Agents Based on Affect Control Theory

📄 arXiv: 2504.12125v1 📥 PDF

作者: Francesca Corrao, Alice Nardelli, Jennifer Renoux, Carmine Tommaso Recchiuto

分类: cs.RO

发布日期: 2025-04-16

💡 一句话要点

EmoACT框架：基于情感控制理论将情感嵌入到人工智能体中，提升人机交互体验。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人机交互 情感计算 情感控制理论 机器人情感 人工智能体 社交机器人 情感表达

📋 核心要点

  1. 现有机器人交互缺乏自然情感表达，导致人机交互体验不佳，难以建立信任感。
  2. 提出EmoACT框架，利用情感控制理论生成合成情感，并将其嵌入到人工智能体中。
  3. 实验表明，适当的情感表达能提升机器人被感知的情感和认知能力，改善人机交互效果。

📝 摘要（中文）

随着机器人和人工智能体日益融入日常生活，增强它们与人类交互的能力至关重要。情感在人际互动中起着关键作用，当人工智能体能够表达情感时，可以提高人机交互（HRI）的自然性和透明度。本研究旨在利用情感控制理论（ACT），一种植根于交互的心理情感模型，来生成合成情感。开发了一个与平台无关的、受ACT启发的框架，并在一个人形机器人中实现，以评估其对人类感知的影响。结果表明，情感展示的频率会影响用户对机器人的感知。此外，适当的情感表达似乎增强了机器人被感知的认知和情感能力。研究结果表明，ACT可以成功地用于将合成情感嵌入到机器人中，从而实现有效的人机交互，使机器人更多地被视为社交代理，而不仅仅是一台机器。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人机交互系统通常缺乏自然的情感表达，这使得用户难以与机器人建立信任和情感连接，从而影响了交互的自然性和有效性。传统方法难以有效地将情感融入到机器人的行为中，使其更像是一个冰冷的机器，而不是一个能够理解和回应人类情感的社交伙伴。

核心思路：本研究的核心思路是利用情感控制理论（Affect Control Theory, ACT）来生成和控制机器人的情感表达。ACT是一种心理学模型，它描述了社会互动中情感的产生和维持机制。通过将ACT的原理应用于机器人，可以使其能够根据不同的情境和交互对象，表达适当的情感，从而提高人机交互的自然性和有效性。

技术框架：EmoACT框架包含以下主要模块：1) 情感生成模块：基于ACT模型，根据输入的情境信息（例如，交互对象的行为、环境因素等）生成相应的情感状态。2) 情感表达模块：将生成的情感状态转化为机器人可执行的动作，例如面部表情、语音语调、肢体语言等。3) 感知模块：用于感知用户的反馈（例如，面部表情、语音、行为等），并将其反馈给情感生成模块，以调整机器人的情感表达。整个框架是平台无关的，可以应用于不同类型的机器人。

关键创新：该研究的关键创新在于将情感控制理论（ACT）应用于机器人情感表达。与传统的情感建模方法相比，ACT提供了一种更加系统和理论化的方法来生成和控制机器人的情感，使其能够根据不同的情境和交互对象，表达适当的情感。此外，该框架是平台无关的，可以应用于不同类型的机器人。

关键设计：在情感生成模块中，使用了ACT模型中的基本情感维度（例如，评价、力量、活动）来表示情感状态。情感表达模块使用了预定义的映射规则，将情感状态映射到机器人的动作空间。实验中，研究人员调整了情感表达的频率，以评估其对用户感知的影响。此外，还设计了特定的交互场景，以评估机器人在不同情境下的情感表达效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，情感展示的频率显著影响用户对机器人的感知。适当的情感表达能够增强机器人被感知的认知和情感能力，使其更像一个社交代理。具体而言，与没有情感表达的机器人相比，具有适当情感表达的机器人更容易被用户接受和信任。该研究为机器人情感表达的设计提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于人机交互领域，例如：智能客服、教育机器人、医疗辅助机器人、社交机器人等。通过赋予机器人更自然的情感表达能力，可以提高用户满意度、增强用户信任感，并改善人机协作效率。未来，该技术有望应用于更复杂的场景，例如：情感陪伴、心理治疗等，为人类提供更优质的服务。

📄 摘要（原文）

As robots and artificial agents become increasingly integrated into daily life, enhancing their ability to interact with humans is essential. Emotions, which play a crucial role in human interactions, can improve the naturalness and transparency of human-robot interactions (HRI) when embodied in artificial agents. This study aims to employ Affect Control Theory (ACT), a psychological model of emotions deeply rooted in interaction, for the generation of synthetic emotions. A platform-agnostic framework inspired by ACT was developed and implemented in a humanoid robot to assess its impact on human perception. Results show that the frequency of emotional displays impacts how users perceive the robot. Moreover, appropriate emotional expressions seem to enhance the robot's perceived emotional and cognitive agency. The findings suggest that ACT can be successfully employed to embed synthetic emotions into robots, resulting in effective human-robot interactions, where the robot is perceived more as a social agent than merely a machine.