On the causality between affective impact and coordinated human-robot reactions

📄 arXiv: 2508.04834v1 📥 PDF

作者: Morten Roed Frederiksen, Kasper Støy

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-06

备注: 7 pages, 5 figures, 29th IEEE International Workshop on Robot and Human Communication (ROMAN)

DOI: 10.1109/RO-MAN47096.2020.9223435

💡 一句话要点

提出人机协调反应的时延优化以提升机器人情感影响力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人机交互 情感机器人 反应时延 社交机器人 实验设计 情感影响力

📋 核心要点

  1. 现有机器人在社交互动中缺乏有效的情感表达，导致人类对其反应的感知不足。
  2. 本文通过设计两种实验，探讨机器人与人类共享反应的时延对情感影响的作用。
  3. 实验结果表明，机器人在与人类共享事件时的反应显著提升了情感影响力，尤其是200毫秒的反应延迟效果最佳。

📝 摘要（中文）

为了改善机器人在社交环境中的功能，本文研究了机器人与人类共享事件反应是否会改变人类对机器人情感影响的感知。通过两个测试设置，分别考察了情感机器人表达的反应元素和特定时延对人类互动的影响。结果显示，机器人在与人类共享事件时的反应显著提高了其情感影响力，且200毫秒的反应延迟对小型非人形机器人最为有效。研究还发现，100毫秒的反应时间能让人类观察者感受到更大的影响力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在社交场景中情感表达不足的问题，现有方法未能有效提升人类对机器人反应的感知。

核心思路：通过设计实验，探讨机器人与人类共享反应的时延对情感影响的作用，旨在优化机器人反应的时机以增强人类的情感体验。

技术框架：研究分为两个主要实验：第一个实验通过对照组和实验组比较情感反应的影响，第二个实验则通过逐步增加反应延迟来观察其对人类感知的影响。

关键创新：本研究的创新点在于系统性地探讨了反应时延对机器人情感影响的具体作用，尤其是确定了200毫秒和100毫秒反应时间的最佳效果，这在现有文献中尚未被充分研究。

关键设计：实验中设置了不同的反应延迟，分别为100毫秒和200毫秒，使用统计分析方法验证了反应时延对情感影响的显著性，确保实验结果的可靠性。

📊 实验亮点

实验结果显示，当机器人与人类共享事件反应时，其情感影响力显著提高，统计显著性达到p<0.05。特别是200毫秒的反应延迟被认为是小型非人形机器人最有效的反应时间，而100毫秒的反应时间则能让人类观察者感受到更大的影响力。

🎯 应用场景

该研究的结果可广泛应用于人机交互领域，特别是在社交机器人、服务机器人和教育机器人等场景中。通过优化机器人的反应时延，可以提升用户体验，增强人类对机器人的情感连接，进而推动机器人在日常生活中的应用和接受度。

📄 摘要（原文）

In an effort to improve how robots function in social contexts, this paper investigates if a robot that actively shares a reaction to an event with a human alters how the human perceives the robot's affective impact. To verify this, we created two different test setups. One to highlight and isolate the reaction element of affective robot expressions, and one to investigate the effects of applying specific timing delays to a robot reacting to a physical encounter with a human. The first test was conducted with two different groups (n=84) of human observers, a test group and a control group both interacting with the robot. The second test was performed with 110 participants using increasingly longer reaction delays for the robot with every ten participants. The results show a statistically significant change (p$<$.05) in perceived affective impact for the robots when they react to an event shared with a human observer rather than reacting at random. The result also shows for shared physical interaction, the near-human reaction times from the robot are most appropriate for the scenario. The paper concludes that a delay time around 200ms may render the biggest impact on human observers for small-sized non-humanoid robots. It further concludes that a slightly shorter reaction time around 100ms is most effective when the goal is to make the human observers feel they made the biggest impact on the robot.