From Social Reasoning to Embodied Interaction: An Agentic Framework for Social Robots
作者: Ziyu Cheng, Yuewen Guo, Zhirui Liu, Dong Zhang, Haotao Lu, Jingyi Yu, Ye Shi, Jingya Wang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-05
备注: 8 pages, 5 figures
💡 一句话要点
提出ARISE框架以解决社交机器人互动中的多模态理解问题
🎯 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 多模态理解 长期记忆 流式执行 人机互动
📋 核心要点
- 现有社交机器人在理解社交情境和表达意图方面存在不足，无法实现自然的人机互动。
- ARISE框架通过整合多模态理解和长期记忆，提升机器人在社交互动中的反应能力和表达能力。
- 实验结果表明，ARISE在互动质量、身体行为协调性和延迟方面均有显著提升，展示了其有效性。
📝 摘要（中文）
自然的人机交互要求机器人理解不断变化的社交情境，决定何时参与，并通过协调的身体行为表达意图。然而，现有方法往往未能闭合这一循环：基础模型代理提供越来越强的多模态推理和记忆能力，但仍然缺乏实体表现；而表现丰富的虚拟代理则不受真实机器人的物理限制，物理社交机器人通常仅部分解决社交推理和身体表达的问题。本文提出的ARISE框架在Sophia人形机器人上整合了多模态上下文理解、长期记忆以及反应性和主动性互动，以决定何时以及如何进行沟通，并通过流式执行将社交意图转化为与语音和机械面部表情协调的机器人本土手势。对Sophia的广泛评估显示出强烈的互动质量感知、表现丰富且协调的身体行为，以及通过流式执行显著降低的延迟。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决社交机器人在动态社交情境中如何理解、决策和表达社交意图的问题。现有方法往往无法有效整合社交推理与身体表达，导致人机互动不够自然。
核心思路：ARISE框架的核心在于将社交推理与身体表现结合，通过多模态上下文理解和长期记忆，帮助机器人在适当时机进行有效沟通。这样的设计旨在实现更自然的互动体验。
技术框架：ARISE框架包括多个主要模块：多模态上下文理解模块、长期记忆模块、反应性与主动性互动模块，以及流式执行模块。这些模块协同工作，以实现社交意图的有效表达。
关键创新：ARISE的主要创新在于其将社交推理与身体表达的整合，尤其是在流式执行方面的应用，使得机器人能够实时响应社交情境的变化，与现有方法相比，提升了互动的自然性和流畅性。
关键设计：在关键设计方面，ARISE采用了特定的损失函数来优化多模态输入的融合效果，并设计了适应性网络结构，以支持实时的社交意图表达。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，ARISE框架在互动质量感知上显著优于传统方法，表现出更丰富的身体行为协调性，并通过流式执行技术将延迟降低了显著的幅度，提升了用户体验。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、教育机器人以及医疗辅助机器人等，能够显著提升人机互动的自然性和有效性。未来，ARISE框架有望在更多社交场景中得到应用，推动社交机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
Natural face-to-face human--robot interaction requires a robot to understand an evolving social situation, decide when to engage, and express its intent through coordinated physical behavior. Yet existing approaches rarely close this loop: foundation-model agents provide increasingly capable multimodal reasoning and memory but remain largely disembodied, while expressive virtual agents do not face the physical constraints of real robots, and physical social robots typically address social reasoning and embodied expression only partially. We present ARISE, a unified framework that bridges Agentic Reasoning and Interactive Social Embodiment on the Sophia humanoid robot. ARISE integrates multimodal context understanding, long-term memory, and reactive and proactive interaction to determine when and what to communicate, and translates social intent into robot-native gestures coordinated with speech and mechanical facial expressions through streaming execution. Extensive evaluations on Sophia demonstrate strong perceived interaction quality, expressive and well-coordinated embodied behavior, and substantial latency reductions through streaming execution. These results highlight the importance of jointly reasoning about what to communicate, when to engage, and how to physically express social intent for natural interaction with humanoid robots. Project Page: https://robosocial.github.io/