Communicative Efficiency of Single vs. Multi-Axis Robot Neck Motion
作者: Chapa Sirithunge, Haewon Jeong, Qinghua Guan, Fumiya Iida, Josie Hughes
分类: cs.RO, cs.IT
发布日期: 2026-07-08
备注: Under review
💡 一句话要点
提出信息论框架以优化机器人颈部运动的沟通效率
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人运动 非语言交流 信息论 沟通效率 形态设计 多自由度 香农熵
📋 核心要点
- 现有研究对机器人颈部运动在非语言交流中的作用理解不足，特别是在多自由度运动的影响上。
- 本文提出的信息论框架将机器人颈部运动视为通信通道，量化信息传递与能量消耗，探索最优运动配置。
- 实验结果表明，尽管机器人可实现多达三个自由度的运动，但最佳沟通效果在两个自由度时达到，且能量消耗显著增加。
📝 摘要（中文）
非语言交流通过头部和颈部运动在社会信号传递中至关重要，但机器人颈部形态如何将运动转化为沟通信息仍不够明确。本文提出一种信息论框架，将机器人颈部运动视为通信通道，量化不同配置下传递的信息量和能量消耗。通过一个机器人颈部平台，我们记录了84个视频刺激，涵盖三个旋转自由度，测量像素变化信号的香农熵及能量消耗。感知研究验证了每种运动的沟通解释。研究发现，尽管机器人在运动自由度上不受生物结构限制，但沟通信息在两个自由度时达到峰值，三个自由度时则下降，形成所谓的形态信息瓶颈。我们引入了运动信息空间，映射熵与能量的关系，以揭示不同形态下的沟通效率。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人颈部运动在非语言交流中的信息传递效率问题，现有方法未能充分考虑运动自由度对沟通效果的影响。
核心思路：通过信息论框架，将机器人颈部运动视为一个通信通道，量化不同运动配置下的信息传递与能量消耗，探索最优运动形式。
技术框架：研究采用机器人颈部平台进行实验，记录不同自由度、幅度、加速度和频率下的运动，分析像素变化信号的香农熵和能量消耗。
关键创新：提出了形态信息瓶颈的概念，揭示了在多自由度运动中，沟通信息并非随着自由度增加而增加，反而在两个自由度时达到最佳。
关键设计：实验中设置了84个视频刺激，涵盖三种旋转自由度，采用香农熵作为信息量的度量，同时记录能量消耗，确保数据的全面性与准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，最佳的机器人颈部运动配置在两个自由度时可实现5.26比特的信息传递，且能量消耗保持在竞争水平。多轴运动的清晰度降低，挑战了传统的解剖完整性假设。
🎯 应用场景
该研究为机器人设计提供了量化基础，尤其在类人机器人领域，能够优化其颈部运动以提高非语言交流的效率。未来可应用于人机交互、社交机器人以及自动化服务领域，提升机器人的沟通能力和用户体验。
📄 摘要（原文）
Nonverbal communication through head and neck movement is fundamental to human social signalling, yet how robotic neck morphology translates motion into communicative information remains poorly understood. We present an information-theoretic framework characterising robot neck movement as a communication channel, quantifying information transmitted and energy expended across varied configurations. Using a robotic neck platform, we recorded 84 video stimuli spanning three rotational degrees of freedom (DoF), varying amplitude, acceleration, and frequency, measuring Shannon entropy of pixel-change signals alongside energy consumption. A perceptual study validated communicative interpretations of each motion. While humans typically engage one axis per gesture, robots are unconstrained by biological architecture, motivating tests up to 3 DoF. Yet communicative information peaks at two DoF and decreases at three despite rising energy cost, a phenomenon we term the morphological information bottleneck. Motion parameter effects were parameter-dependent, some additive, others non-linear. We introduce the Motor Information Space, a framework mapping entropy against energy to expose communicative efficiency across morphologies, in which the optimal configuration achieves 5.26 bits at competitive energy cost. Perception data further confirm multi-axis movements reduce clarity. These findings challenge the assumption that anatomical completeness improves robotic expressiveness, establishing a quantitative basis for morphological design in robots, especially humanoids.