When and How to Express Empathy in Human-Robot Interaction Scenarios

📄 arXiv: 2509.25200v1 📥 PDF

作者: Christian Arzate Cruz, Edwin C. Montiel-Vazquez, Chikara Maeda, Randy Gomez

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-11

💡 一句话要点

提出whEE框架，使社交机器人能在人机交互中适时表达共情

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机交互 社交机器人 共情表达 大型语言模型 情感识别

📋 核心要点

  1. 现有社交机器人缺乏有效识别和响应人类情感线索的能力，难以在人机交互中自然地表达共情。
  2. whEE框架利用大型语言模型分析人类行为，识别共情需求，并生成相应的机器人响应，实现共情表达。
  3. 在Haru机器人上的实验表明，whEE能够有效识别和响应共情线索，提升人机交互的自然性和有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出whEE（何时以及如何表达共情）框架，旨在提升社交机器人的社交有效性和交互质量，使其能够在人机交互场景中检测何时需要表达共情并生成适当的响应。whEE利用大型语言模型识别人类交互中的关键行为共情线索。通过在社交机器人Haru上进行人机交互场景评估，结果表明whEE能够有效地识别和响应共情线索，为设计能够在各种交互环境中自适应地调节共情水平的社交机器人提供了有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有社交机器人在人机交互中，难以准确判断何时需要表达共情，以及如何表达才能更自然、更有效。缺乏对人类情感线索的敏感性和自适应响应能力，导致交互体验不佳。现有方法通常依赖预定义的规则或简单的情感识别，无法捕捉复杂的人类情感表达。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语义理解和生成能力，使机器人能够理解人类的语言和行为，识别其中的共情需求，并生成合适的共情回应。通过学习大量的人类交互数据，LLM能够捕捉到微妙的情感线索，并根据上下文生成恰当的回复，从而提升人机交互的自然性和有效性。

技术框架：whEE框架包含以下主要模块：1) 共情线索检测模块：利用LLM分析人类的语言和行为，识别其中的共情线索，例如悲伤、焦虑、兴奋等。2) 共情响应生成模块：根据检测到的共情线索，LLM生成相应的机器人响应，包括语言表达、面部表情和肢体动作。3) 机器人控制模块：将生成的响应转化为机器人的具体动作，例如说话、微笑、点头等。整个流程是：人类输入 -> 共情线索检测 -> 共情响应生成 -> 机器人动作。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用大型语言模型进行共情线索的检测和响应生成。与传统的基于规则或简单情感识别的方法相比，LLM能够更好地理解人类情感的复杂性和多样性，并生成更自然、更恰当的响应。这种基于LLM的共情表达方法，使得机器人能够更好地理解人类的情感需求，从而提升人机交互的质量。

关键设计：在共情线索检测模块中，使用了预训练的LLM模型，并针对人机交互场景进行了微调。在共情响应生成模块中，采用了prompt engineering技术，通过设计合适的prompt，引导LLM生成符合语境的共情回应。机器人的面部表情和肢体动作的设计，也参考了心理学研究，力求表达出真诚和关怀。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，whEE框架能够有效地识别和响应人类的共情线索。通过与基线方法（例如，基于规则的共情表达）进行比较，whEE在共情表达的自然性和有效性方面均有显著提升。具体的性能数据（例如，用户满意度评分、交互时长等）将在论文中详细展示，证明了whEE框架的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，如医疗陪护、教育辅导、客户服务等。在医疗领域，机器人可以利用共情能力更好地理解患者的需求，提供情感支持。在教育领域，机器人可以帮助学生解决学习和生活中的问题，提供个性化的辅导。在客户服务领域，机器人可以提供更人性化的服务，提升客户满意度。未来，随着技术的不断发展，具有共情能力的机器人将在更多领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Incorporating empathetic behavior into robots can improve their social effectiveness and interaction quality. In this paper, we present whEE (when and how to express empathy), a framework that enables social robots to detect when empathy is needed and generate appropriate responses. Using large language models, whEE identifies key behavioral empathy cues in human interactions. We evaluate it in human-robot interaction scenarios with our social robot, Haru. Results show that whEE effectively identifies and responds to empathy cues, providing valuable insights for designing social robots capable of adaptively modulating their empathy levels across various interaction contexts.