Introducing M: A Modular, Modifiable Social Robot
作者: Victor Nikhil Antony, Zhili Gong, Yoonjae Kim, Chien-Ming Huang
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2026-03-19
💡 一句话要点
M：一种模块化、可修改的社交机器人平台，降低研究门槛。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 社交机器人 模块化设计 ROS2 人机交互 开源平台
📋 核心要点
- 现有社交机器人平台成本高昂、不易修改和部署，阻碍了相关研究的进展。
- M平台采用模块化设计，结合多模态感知和ROS2软件，降低了机器人复制、修改和部署的难度。
- 实验表明，M平台可扩展性强，能够支持多种交互行为，并已成功应用于实际场景。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一种名为M的开源、低成本社交机器人平台，旨在通过降低平台摩擦来加速社交机器人研究，使机器人更容易复制、修改和部署到实际环境中。M结合了模块化的机械设计、多模态传感、以及富有表现力但机械结构简单的驱动架构，并配备了原生ROS2软件，该软件清晰地分离了感知、表达控制和数据管理。该平台包含一个仿真环境，其接口与硬件等效，以支持交互行为从仿真到现实的快速迁移。我们通过额外的传感/驱动模块展示了其可扩展性，并提供了讲故事和双向对话辅导的示例交互模板。最后，我们报告了在参与式设计和为期一周的家庭部署中的实际使用情况，表明M可以作为纵向、可重复的社交机器人研究的实用基础。
🔬 方法详解
问题定义：社交机器人研究面临的挑战之一是现有机器人平台的高成本、低可定制性和部署难度。研究人员需要一个易于复制、修改和部署的平台，以便在真实环境中进行纵向研究。现有平台往往在硬件和软件上存在限制，阻碍了研究的快速迭代和推广。
核心思路：M平台的核心思路是提供一个模块化、开源、低成本的社交机器人平台，通过清晰的软硬件分离，降低研究人员使用和修改机器人的门槛。模块化设计允许用户根据需求添加或修改传感器和执行器，开源特性促进了社区协作和代码共享，低成本则使得更多研究机构能够参与到社交机器人研究中。
技术框架：M平台的整体架构包括机械模块、电子模块和软件模块。机械模块采用模块化设计，可以灵活组合不同的身体部件。电子模块包括多模态传感器（例如摄像头、麦克风）和执行器（例如电机、舵机）。软件模块基于ROS2构建，包含感知、表达控制和数据管理三个主要部分。感知模块负责处理传感器数据，表达控制模块负责控制机器人的动作和表情，数据管理模块负责存储和分析交互数据。此外，平台还提供了一个仿真环境，方便研究人员在仿真环境中开发和测试交互行为。
关键创新：M平台的关键创新在于其模块化设计和ROS2原生软件架构。模块化设计使得机器人可以根据不同的应用场景进行定制，ROS2原生软件架构则提供了良好的可扩展性和易用性。此外，平台还提供了一个仿真环境，方便研究人员进行快速原型设计和测试。
关键设计：M平台的关键设计包括模块化机械结构的具体实现方式，例如使用标准化的接口和连接件；多模态传感器的选择和集成，例如选择低成本、高性能的摄像头和麦克风；以及ROS2软件架构的具体实现，例如使用消息传递机制实现模块之间的通信。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
M平台已在参与式设计和为期一周的家庭部署中进行了实际测试。结果表明，M平台具有良好的可扩展性和易用性，能够支持多种交互行为。例如，研究人员使用M平台开发了讲故事和双向对话辅导的示例交互模板。在家庭部署中，M平台能够与用户进行有效的互动，并收集有价值的交互数据。
🎯 应用场景
M平台可应用于多种社交机器人研究领域，例如人机交互、教育、医疗保健等。它可以作为研究人员进行纵向研究的实用基础，例如评估机器人在家庭环境中的长期影响。此外，M平台还可以用于开发各种社交机器人应用，例如陪伴机器人、教育机器人和辅助机器人。该平台有望促进社交机器人技术的普及和应用。
📄 摘要（原文）
We present M, an open-source, low-cost social robot platform designed to reduce platform friction that slows social robotics research by making robots easier to reproduce, modify, and deploy in real-world settings. M combines a modular mechanical design, multimodal sensing, and expressive yet mechanically simple actuation architecture with a ROS2-native software package that cleanly separates perception, expression control, and data management. The platform includes a simulation environment with interface equivalence to hardware to support rapid sim-to-real transfer of interaction behaviors. We demonstrate extensibility through additional sensing/actuation modules and provide example interaction templates for storytelling and two-way conversational coaching. Finally, we report real-world use in participatory design and week-long in-home deployments, showing how M can serve as a practical foundation for longitudinal, reproducible social robotics research.