A Case Study on the Acceptance of a Humanoid Robotic Head Employed in Three Public Spaces
作者: Marcel Heisler, Luca Randecker, Christian Becker-Asano
分类: cs.RO, cs.AI, cs.HC
发布日期: 2026-07-27
备注: accepted at the 35th IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2026) Kitakyushu, Japan
💡 一句话要点
提出多模态情感响应的类人机器人以提升公共空间互动
🎯 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: 类人机器人 自然语言处理 情感表达 多模态响应 公共空间 用户接受度 互动体验
📋 核心要点
- 现有研究表明，类人机器人的接受度受其操作环境和任务执行能力的影响，尤其在公共空间中表现不一。
- 本论文提出了一种基于情感模拟后端的自然语言处理方法，使机器人能够生成多模态的情感表达和语言响应。
- 实验结果显示，用户在不同公共场所对机器人的使用动机和易用性普遍较高，但响应时间的延迟仍需优化。
📝 摘要（中文）
本研究探讨了类人机器人在不同公共空间中的接受度，强调了其自然语言处理能力和情感表达的多模态响应。研究结果表明，用户在旅游信息中心和城市图书馆等公共场所更愿意与机器人互动，而在办公室环境中互动意愿较低。尽管大多数用户对机器人的多语言响应表示赞赏，但仍有部分用户认为响应时间过慢，影响了对话流畅性，未来需进一步改进。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决类人机器人在不同公共空间中的接受度问题，现有方法在环境适应性和用户互动体验上存在不足。
核心思路：通过自然语言处理和情感模拟技术，提升机器人的多模态响应能力，使其能够更好地与用户进行互动。
技术框架：整体架构包括自然语言处理模块、情感模拟模块和多模态响应生成模块，确保机器人能够理解用户语言并作出适当反应。
关键创新：本研究的主要创新在于将情感表达与自然语言处理相结合，使机器人能够在对话中展现情感，增强用户体验。
关键设计：在技术细节上，采用了特定的情感模型和响应生成算法，确保机器人的响应既快速又符合用户期望。响应时间的优化是未来研究的重点。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，用户在旅游信息中心和城市图书馆的互动意愿显著高于办公室环境，平均用户对机器人的使用动机和易用性评分较高。然而，约20%的用户反馈响应时间过慢，影响了对话流畅性，需在后续研究中加以改进。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括旅游、教育和公共服务等场景，能够通过提升机器人与用户的互动质量，增强用户体验和满意度。未来，类人机器人在更多公共空间的应用将有助于推动智能服务的发展。
📄 摘要（原文）
Previous research has shown that a human-like robot's acceptance heavily depends on the setting in which it operates and its ability to perform relevant tasks. This paper, first, reports on how our robot processes natural language to generate a multimodal, verbal response integrating emotional expressions based on an emotion simulation backend. Then, it describes how visitors were invited to speak with our robot in their own language at three different, public locations, where the robot was running continuously for several days. The TAM2 questionnaire results reveal that on average users were motivated to use the robot and found it rather useful and easy to use regardless of the specific location. However, public spaces like the tourist information and the city library seem to be a better fit for our interactive, robotic head than an office environment such as the building authority, where the willingness to interact was lower. Overall, the robot's multi-lingual responses were very much appreciated, but every fifth user found the response time too slow impeding the dialog flow, which remains to be improved in future work.