Effects of Faults, Experience, and Personality on Trust in a Robot Co-Worker
University of Bristol（布里斯托大学）
为了设计出值得信赖的机器人，我们需要了解信任的影响因素：人们的态度、经验和特征;机器人的物理设计、可靠性和性能;任务的规格以及执行任务的环境，例如在闲暇时或在时间压力下。由于机器人被用于各种各样的任务和应用，机器人设计师应该提供证据和指导，以告知他们的决策，以实现安全，可信和高效的人机交互。在这项工作中，信任的影响因素，在协同制造的情况下进行了研究，与一个真正的机器人和参与者的物理对象组装，然后拆卸的实验。客观和主观的措施，以评估发展的信任，故障和非故障的机器人条件下，和以前的经验与机器人的影响，和人格特质。我们的研究结果突出了与其他更具社会性的机器人助理（如家庭护理助理）场景相比的差异，因为条件（故障与否）不会对人类对机器人的感知产生显着影响，包括人类的喜好，可爱性，可信度，甚至能力。然而，个性和先前的经验确实会影响参与者对机器人的看法，尽管这种影响相对较小。
2017-03-09 cs.HC cs.RO
Existential Crisis: A Social Robot's Reason for Being
Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学）
研究通过受试者内实验，让12名参与者分别与具有个性和个性中立的Nao机器人互动并回答医疗问题，以评估机器人个性展示对用户情绪及机器人感知的影响。
2025-01-06 cs.AI cs.HC cs.RO
Why did My Robot Just Change Personality? Prompting Guidelines for a Grounded Robot Persona in LLM-Based HRI
RPTU Kaiserslautern（凯泽斯劳滕工业大学）；Linköping University（林雪平大学）；University of Hertfordshire（赫特福德大学）；Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）；Australian National University（澳大利亚国立大学）；University of Cambridge（剑桥大学）；University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学）；Ben-Gurion University of the Negev（本-古里安大学内盖夫分校）；The Azrieli National Center for Autism and Neurodevelopment Research（阿兹列利国家自闭症与神经发育研究中心）
本文针对基于LLM的HRI中机器人人格模糊等问题，提出含八个组件的提示设计框架及指南，为HRI研究提供结构化设计与报告辅助，强调提示设计需作为社会技术问题处理。
2026-08-28 cs.AI cs.HC cs.RO
Come Closer: The Effects of Robot Personality on Human Proxemics Behaviours
Heriot-Watt University（赫瑞-瓦特大学）
本研究通过固定机器人接待员Charlie，探讨内向与外向个性对人际距离的影响，发现内向机器人引发更近的接近距离，并提出新的人机交互近身空间分区。
2023-09-06 cs.RO
Social Robot Modelling of Human Affective State
社交机器人需要了解与他们互动的人类的情感状态。成功的互动需要在短期内理解情绪和情感，并在较长时间内理解个性和态度。社交机器人还应该能够在没有被明确告知的情况下推断出人类的欲望、愿望和偏好。我们调查如何有效地情感状态可以推断出语料库中的文件是什么机器人可能会听到的似是而非的代理人。对于情绪，情感，愿望，欲望和态度，我们显示了高排名的文件;对于个性维度，可以获得地面真实值的估计，并且我们报告了性能准确性。考虑到简短文档中的有限信息，结果令人惊讶地强大。
2017-05-02 cs.RO
Understanding Engagement and Intrusiveness in Assistive Human-Robot Interaction Using Individual Traits
Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (CSIC-UPC)（工业与信息机器人研究所（CSIC-UPC））；Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)（加泰罗尼亚理工大学（UPC））
本研究通过32人实验发现，机器人干预频率和个体特质共同影响用户感知的侵入性，强调人机交互需个性化调整以维持参与度。
2026-09-21 cs.RO
The Effect of Haptic Guidance during Robotic-assisted Motor Training is Modulated by Personality Traits
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；Erasmus MC, University Medical Center Rotterdam（伊拉斯姆斯医学中心鹿特丹大学医学中心）
本研究通过42名健康受试者的机器人辅助训练实验，发现人格特质（如成就者游戏风格、自由精神风格、挑战转化特质及外部控制点）显著调节触觉引导对运动学习效果的影响，提示个性化触觉辅助需考虑个体差异。
2024-02-09 cs.RO
Internal State Estimation in Groups via Active Information Gathering
The University of Hong Kong（香港大学）；Tencent America（腾讯美国）；Centre for Transformative Garment Production（转型服装生产中心）；Tsinghua University（清华大学）；University of Jinan（济南大学）；Shandong University（山东大学）
针对群体中人格等内部状态难以实时估计的问题，提出结合人格条件行为模型与机器人主动信息收集策略的贝叶斯估计框架，可扩展至数十人并显著降低预测误差与不确定性。
2025-05-15 cs.HC cs.RO
PEPA: a Persistently Autonomous Embodied Agent with Personalities
School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院）；Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）；School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院）；State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学智能制造装备与技术国家重点实验室）
本文提出PEPA框架，通过三层认知架构实现持续自主，利用个性特质自主生成目标并维持行为演化，实验证明其在动态环境中稳定运行。
2026-05-07 cs.AI cs.RO
M2HRI: An LLM-Driven Multimodal Multi-Agent Framework for Personalized Human-Robot Interaction
University of Virginia（弗吉尼亚大学）
提出M2HRI框架，通过个性、长期记忆和情境化协调机制赋予每个机器人独特身份，实验表明该方法能提升交互自然性和协调性。
2026-06-23 cs.RO
Towards engagement models that consider individual factors in HRI: on the relation of extroversion and negative attitude towards robots to gaze and speech during a human-robot assembly task
Inria（法国国家信息与自动化研究所）；Loria（洛林计算机科学及其应用实验室）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Université de Lorraine（洛林大学）；TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学）；LIP6（LIP6实验室）；Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所）；Sorbonne Universités（索邦大学）；UPMC Université Paris 06（巴黎第六大学）；Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR)（智能系统与机器人研究所）；Université Paris 8（巴黎第八大学）
估计参与度是人机交互的关键.参与度的测量通常依赖于合作伙伴交换的社会信号的动态，特别是言语和凝视。然而，这些信号的动态可能会受到个人和社会因素的影响，例如人格特质，因为有充分的证据表明，它们会严重影响两个人之间的互动方式。在这里，我们评估两个因素的影响，即外向和对机器人的消极态度，在合作任务中，人类必须亲自操纵机器人组装一个对象的语音和目光。我们评估了外向性和对机器人的消极态度的分数是否与凝视和言语线索的持续时间和频率协变。实验是用人形机器人iCub和N=56名成年参与者进行的。我们发现，性格越外向的人，与机器人交谈的次数越多，时间越长;对机器人持否定态度的人越多，他们就越少看机器人的脸，而更多地看机器人的手。我们的研究结果证实，并提供证据表明，经典的人机交互中使用的参与模型应该考虑到态度和个性特征。
2015-08-19 cs.HC cs.RO
Dynamic Bayesian Network Modelling of User Affect and Perceptions of a Teleoperated Robot Coach during Longitudinal Mindfulness Training
University of Southampton（南安普顿大学）；University of Cambridge（剑桥大学）
本文针对5周远程机器人正念训练，构建DBN建模人格、幸福感、面部AU与课程评分的时序依赖，并用于后两周预测、缺失插补及新参与者推断。
2022-06-12 cs.HC cs.RO
When May I Help You? On The Effect of Proactivity on Group Human-Robot Collaboration
Knowledge Technology, University of Hamburg（汉堡大学知识技术研究所）；Ecole Normale Superieure de Rennes（里昂大学）
研究在多人协作逃生室中，机器人采用反应式（仅被叫时响应）与主动式（持续监听并自主贡献）交互模型对协作效果的影响，发现主动模型增加交互频率但反应模型成功率更高，且用户先前经验和性格显著调节效果。
2026-07-09 cs.HC cs.RO
Enhancing LLM-Based Human-Robot Interaction with Nuances for Diversity Awareness
University of Genoa（热那亚大学）
本文提出一种基于LLM的多样性感知自主对话系统，通过知识库引导对话流程并利用精心设计的提示生成多样性感知语句，经实验验证能有效适应不同背景的个体。
2024-06-25 cs.AI cs.HC cs.RO
Emotional Musical Prosody: Validated Vocal Dataset for Human Robot Interaction
Georgia Tech Center for Music Technology（佐治亚理工学院音乐技术中心）
人与机器人的协作依赖于人与机器人之间关系的发展，没有这种关系，性能和利用率就会降低。情感和个性的传递已被证明可以增强机器人的协作，改善人机关系并增加信任。人工智能体传达情感的一种未被探索的方式是通过非语言的音乐韵律。在这项工作中，我们提出了一个新的4.2小时的即兴情绪声乐短语的数据集的基础上日内瓦情绪轮。该数据集已经通过广泛的听力测试进行了验证，并显示出在生成系统中使用的有希望的初步结果。
2020-10-09 cs.RO
Robot-stated limitations but not intentions promote user assistance
Sheffield Robotics, University of Sheffield（谢菲尔德大学谢菲尔德机器人中心）；Department of Psychology, University of Sheffield（谢菲尔德大学心理学系）
人机交互（HRI）的研究通常是建立在机器人帮助人类实现人类主导的目标或共享任务的前提下。然而，在HRI期间有许多情况下，机器人可能需要人类的帮助来完成共享任务或实现目标。我们使用ROBO-GUIDE模型作为案例研究，并从社会心理学的见解，研究机器人的个性如何影响用户合作。一项针对364名参与者的研究表明，人们可能更喜欢使用讨人喜欢的社交机器人，而不是那些看起来更有能力的机器人;这一结果反映了人类人际关系中已知的社会决策。这项工作进一步证明了社会心理学在开发社交机器人和探索HRI方面的价值。
2016-06-08 cs.HC cs.RO
UX Personas for defining robot's character and personality
University of Turin（都灵大学）
本文介绍了使用用户体验角色定义一个稳定的性格辣椒机器人。这种方法产生于对Pepper和一组自闭症儿童在自主治疗实验室中与机器人一起工作的社会互动的第一次分析。
2022-03-08 cs.HC cs.RO
A Review on Trust in Human-Robot Interaction
University of Massachusetts Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校）
由于机器人和人机交互领域的敏捷发展，未来的机器人代理旨在扮演队友的角色，并与人类合作执行操作，而不是在特定任务中取代人类帮助人类的工具。这种与机器人合作的概念对人机交互（HRI）提出了新的挑战，这引起了HRI的一个新的研究领域，即人机信任。当人类和机器人作为合作伙伴工作时，如果人类不适当地信任机器人，工作的表现可能会降低。考虑到在不同的HRI领域观察到的人-机器人信任的影响，许多研究人员研究了人-机器人信任领域，并研究了与人-机器人信任相关的各种问题。在这项工作中，我们回顾了过去的工作，人-机器人信任的研究主题的基础上，并讨论了在这一领域的选择趋势。在此基础上，本文最后提出了一些未来研究的思路和方向。
2021-05-20 cs.CY cs.HC cs.RO
Humanoid Robots as Agents of Human Consciousness Expansion
Hanson Robotics（汉森机器人公司）；OpenCog Foundation（OpenCog基金会）；Institute of Noetic Sciences（心智科学研究所）；Mossbridge Institute, LLC（莫斯布里奇研究所有限责任公司）；Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
“Loving AI”项目涉及开发软件，使人形机器人能够以充满爱心和同情心的方式与人互动，并促进人们的自我理解和自我超越。目前，该项目的中心是汉森机器人公司的机器人“索菲亚”，具体来说，是为索菲亚提供个性内容以及认知、语言、感知和行为内容，旨在实现支持人类自我超越的爱的互动。2017年9月进行了一项小型试点研究，涉及Sophia机器人通过对话和练习引导人类受试者进行冥想，可视化和放松。该试点项目取得了明显的成功，从质量上证明了该方法的可行性以及适当的人机交互增加人类福祉和提高人类意识的能力。
2017-09-22 cs.AI
Artificial Intelligence in Intelligent Tutoring Robots: A Systematic Review and Design Guidelines
National University of Defense Technology（国防科技大学）；National Innovation Institute of Defense Technology（国防科技创新研究院）
本文系统地回顾了智能教学机器人的研究进展，总结了人工智能技术的应用现状。我们首先分析了ITR的环境，并提出了一个关系模型来描述ITR与学生，社会环境和课程的互动。然后，我们将关系模型转化为感知-规划-行动模型，以探索哪些AI技术适合应用于ITR。本文对促进人机教学过程和人工智能辅助教育技术提供了见解，说明了智能辅导机器人的设计指导方针和未来的研究前景。
2019-02-26 cs.AI cs.CY cs.HC
Software architecture for YOLO, a creativity-stimulating robot
ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa（里斯本大学学院）；Cornell University（康奈尔大学）；INESC-ID（里斯本数字科学研究所）；Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa（里斯本大学高等理工学院）
YOLO是一款社交机器人，旨在通过讲故事活动激发儿童的创造力。孩子们把它作为故事中的一个角色。本文详细介绍了为YOLO开发的人工智能软件。实现的软件通过几个创造力行为的时间表，以找到那些更有效地激发创造力。YOLO可以选择聚合和发散思维技术，这是创造性思维的两个重要过程。这些技术是基于创造力发展的心理学理论和与儿童一起工作的创造力专家的研究开发的。此外，该软件允许创建社会行为，使机器人能够表现得像一个可信的角色。在我们的框架之上，我们建立了三个主要的社会行为参数：繁荣，冷漠和和谐。这些行为旨在简化沉浸式游戏和角色创建过程。这三种社会行为是基于人格的心理学理论，并在合作设计研究中使用儿童的输入来发展的。总的来说，这项工作提出了一种尝试，设计，开发和部署社会机器人，培养人类的内在能力，如创造力。
2019-09-24 cs.AI cs.HC cs.RO
Creating a Robot Coach for Mindfulness and Wellbeing: A Longitudinal Study
University of Cambridge（剑桥大学）
社交机器人开始通过帮助促进身心健康而融入日常生活。本文研究了使用社交机器人提供正念课程。我们创建了一个远程操作的机器人平台，使经验丰富的人类教练能够通过实时的复制上身和头部姿势，以虚拟的方式进行训练。教练还能够从机器人的角度看待世界，并通过机器人与参与者交谈和倾听。我们研究了参与者如何在5周内与遥控机器人正念教练互动，并与另一组参与者与人类教练的互动进行了比较。这两种类型的教练提供的正念课程引起了参与者对所有课程的积极反应。我们发现，参与者对与人类教练的互动在各个方面的评价都很高。然而，有一个纵向变化的评级与遥控机器人的互动方面的运动和对话。我们还发现，参与者的性格特征--焦虑和神经质--影响了机器人教练的看法。
2020-06-11 cs.HC cs.RO
A Review of Methodologies for Natural-Language-Facilitated Human-Robot Cooperation
Colorado School of Mines（科罗拉多矿业学院）
自然语言促进的人机协作（NLC）是指使用自然语言（NL）促进机器人和人类之间具有共同目标约束的交互式信息共享和任务执行。近年来，NLC的研究受到越来越多的关注。典型的NLC场景包括机器人日常辅助、机器人健康辅助、智能制造、自主导航和机器人社交陪伴。然而，一个彻底的审查，可以揭示最新的方法来使用NL促进人机合作，是失踪。本文对非线性电容器的研究方法进行了综述。NLC研究包括三个主要的研究重点：NL指令理解，基于NL的执行计划生成，知识世界映射。对理论方法、应用及模型的优缺点进行了深入的分析。在总结前人研究成果的基础上，对未来的研究方向进行了展望.
2017-08-17 cs.AI cs.CL cs.HC
Functional advantages of an adaptive Theory of Mind for robotics: a review of current architectures
机器人领域已经取得了巨大的进步，但是，主要的挑战仍然存在，包括构建具有自适应心理理论（ToM）的机器人。在本论文中，七个当前的机器人架构的人机交互，以及四个主要的功能优势，配备一个自适应的ToM机器人。本论文的目的是确定ToM功能以何种方式集成到所分析的架构中以及集成的频率，以及它们是否为机器人提供相关的功能优势。我们的评估表明，不同的方法被用来实现ToM功能的机器人架构。此外，虽然用于错误信念理解和跟踪的ToM通常是内置的社交机器人架构，但用于主动性、主动感知和学习的ToM并不常见。尽管如此，在机器人中实现更好的自适应ToM功能的进展是有必要的，以使它们能够充分利用具有类似于人类的ToM的优势。
2019-08-31 cs.AI cs.HC cs.RO
Systems of natural-language-facilitated human-robot cooperation: A review
Colorado School of Mines（科罗拉多矿业学院）
自然语言促进的人机协作（NLC）在最近十年中不断发展，其中自然语言（NL）用于在人与机器人之间共享知识以进行直观的人机协作（HRC）。目前，NLC被用于多个机器人领域，如制造、日常辅助和健康护理。有必要对目前基于NLC的机器人系统进行总结，并探讨其未来的发展趋势，为今后的NLC研究提供有益的信息。在这篇综述中，我们首先分析了NLC研究背后的驱动力。根据机器人在协作过程中的认知水平，将NLC实现分为基于NL的控制、基于NL的机器人训练、基于NL的任务执行、基于NL的社会伙伴四种类型进行比较和讨论。最后，基于我们的观点和综合文献综述，对未来的研究趋势进行了展望.
2017-05-26 cs.AI cs.CL cs.HC
Trust, Shared Understanding and Locus of Control in Mixed-Initiative Robotic Systems
University of Birmingham（伯明翰大学）；National Center for Nuclear Robotics（国家核机器人中心）
本文研究了如何信任，人类操作员和机器人之间的共享理解，控制点（LoC）的个性特质，发展和影响人机交互（HRI）在混合主动机器人系统。随着这些系统变得越来越先进，能够与人类操作员一起采取行动，机器人将从被视为工具转变为队友。因此，本文研究的团队导向的人的因素（即信任，共享的理解，和LoC）可以在高效的HRI中发挥至关重要的作用。在这里，我们提出了一个实验的结果，灵感来自灾难响应的情况下，操作员远程控制移动机器人在导航任务，无论是人类主动或混合主动控制，两个不同层次的自主权之间动态切换：遥控操作和自主导航。有证据表明，操作员信任并了解机器人系统，特别是在混合主动控制中，随着操作员对系统的熟悉程度和执行任务的能力的提高，信任和理解会随着时间的推移而增加。最后，证据和见解的LoC如何影响HRI。
2022-05-15 cs.HC cs.RO
A Scoping Review and Experimental Study on Reinforcement Learning from Human Feedback for Human-Robot Collaboration
DLR Institute for AI Safety and Security（德国航空航天中心人工智能安全与安保研究所）
本研究通过范围综述和VR实验，探讨RLHF在人机协作中的应用，发现用户发起的反馈比系统发起的反馈更能有效捕捉感知安全性，强调反馈时机对AI安全的重要性。
2026-10-08 cs.AI cs.HC cs.RO
Social Robots for People Living with Dementia: A Scoping Review on Deception from Design to Perception
本文综述了26项研究，探讨社交机器人对痴呆症患者可能产生的欺骗性影响，识别出关键设计因素及感知模式，提出双过程解释以区分欺骗与拟人化。
2026-03-14 cs.CY cs.HC cs.RO
A Review on Robot Manipulation Methods in Human-Robot Interactions
Institute of Intelligent Systems Research and Innovation (IISRI), Deakin University（迪肯大学智能系统研究与创新研究所）；Harvard Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学哈佛保尔森工程与应用科学学院）
本文综述了人机交互中机器人操作算法的近期自主与自适应学习方法，重点比较了Reinforcement Learning和Imitation Learning的主要特征与流行算法及其在复杂环境中的应用。
2023-09-09 cs.HC cs.RO
Age-Appropriate Robot Design: In-The-Wild Child-Robot Interaction Studies of Perseverance Styles and Robot's Unexpected Behavior
Jagiellonian University（雅盖隆大学）；Aarhus University（奥胡斯大学）
研究通过在博物馆和学校的工作坊观察42名儿童，探讨了机器人意外行为对儿童-机器人交互的影响，并提出了设计适龄社交机器人学习交互的指南。
2023-10-19 cs.RO
Animation Techniques in Human-Robot Interaction User Studies: a Systematic Literature Review
University of Oslo（奥斯陆大学）
在人机交互中，机器人可以有许多不同的移动方式。一种方法是使用电影动画中的技术来指导机器人移动。这篇文章是一个系统的文献回顾，人类机器人试验，飞行员，并已应用动画技术来移动机器人的评估。通过27篇文章，我们发现动画技术改善了个体与机器人的互动，改善了个体对机器人品质的感知，理解机器人打算做什么，并显示机器人的状态或可能的情感。动画技术还可以帮助人们与不像人类或机器人的机器人建立联系。文章中的研究显示了进一步的研究领域，例如将动画原理应用于其他类型的机器人和情况，将动画技术与其他模式相结合，以及长期测试机器人使用动画技术移动。
2019-04-24 cs.HC cs.RO
Beyond Voice Assistants: Exploring Advantages and Risks of an In-Car Social Robot in Real Driving Scenarios
University of Edinburgh（爱丁堡大学）；Nagoya University（名古屋大学）；University of Cambridge（剑桥大学）；Osaka University（大阪大学）；ATR
本研究通过用户调查与真实道路实验，评估车内社交机器人助手相对传统语音助手在用户体验、人格感知及伦理风险方面的优势与挑战，并提出未来发展建议。
2024-02-20 cs.CY cs.HC cs.RO
Participant Perceptions of a Robotic Coach Conducting Positive Psychology Exercises: A Qualitative Analysis
University of Cambridge（剑桥大学）；Özyeğin University（奥兹耶金大学）
本文通过对20名参与者与执行积极心理学练习的机器人教练单次互动的定性分析，揭示了其感知的优缺点及对情感适应的无明确偏好，为机器人教练未来设计提供了见解与研究方向。
2025-02-17 cs.HC cs.RO
Social Companion Robots to Reduce Isolation: A Perception Change Due to COVID-19
University of Waterloo（滑铁卢大学）
社交孤立是COVID-19等大流行病的负面后果之一。社会孤立和孤独不仅是老年人所经历的，而且也是独自生活的年轻人所经历的，他们无法与他人沟通或参与社交活动。在这种情况下，社交伴侣机器人可能有潜力减少社交孤立并增加幸福感。然而，社会对社交机器人的看法并不总是积极的。在这篇论文中，我们在COVID-19的自我隔离期间（2020年5月至6月和2021年1月）对102名和132名参与者进行了两次在线实验，以研究COVID-19如何影响人们对社交机器人好处的看法。我们的研究结果表明，COVID-19造成的变化，以及在大流行期间独自居住或住在护理中心的年长亲属，对人们对社交机器人的看法产生了显着和积极的影响，作为伴侣，孤独感可以推动社交机器人的购买。第二项研究重复了第一项研究的结果。我们还讨论了五大人格特质对购买社交机器人的可能性的影响，以及对参与者对COVID-19和适应大流行病的总体态度的影响。
2021-10-20 cs.CY cs.RO
Gender and Robots: A Literature Review
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
在这里，我问我们可以了解性别如何影响人们与机器人的互动。我回顾了2018年或更早发表的46项关于社交机器人的实证研究，这些研究报告了参与者的性别或机器人的感知或预期性别，或两者兼而有之，并对参与者或机器人性别进行了一些分析。从这些研究中，我发现机器人默认被认为是男性，机器人吸收了人类的性别刻板印象，男性比女性更倾向于与机器人接触。我强调了一些悬而未决的问题，即这种性别效应在年轻参与者中可能会有什么不同，以及是否应该寻求将机器人的性别与参与者的性别相匹配，以确保积极的互动结果。最后，我建议未来的研究应该：包括性别多样的参与者池，包括非二元参与者，依靠自我识别识别性别，而不是研究人员的看法，控制已知的性别协变量，测试不同的研究结果与性别，并测试所使用的机器人是否被认为是性别的参与者。我包括一个附录与性别相关的研究结果的叙述性总结，从每一个46篇论文，以帮助在未来的文献综述。
2022-06-30 cs.HC cs.RO
Robot's Gendering Trouble: A Scoping Review of Gendering Humanoid Robots and its Effects on HRI
Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）；Linköping University（林雪平大学）
本文通过范围综述35篇实验研究，考察人形机器人性别化的操纵方式与效应，发现其主要影响刻板印象而非可爱度或接受度，并提出跨学科改进方向。
2023-04-27 cs.HC cs.RO
Human-Robot Handshaking: A Review
Technical University of Darmstadt（达姆施塔特工业大学）；Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所）
几年来，在各种情况下使用社交拟人化机器人的情况一直在增加。这些机器人是为了与人类互动而开发的，并配备了相应的四肢。它们已经支持各个行业的人类用户，例如零售，美食，酒店，教育和医疗保健。在这种人机交互（HRI）场景中，物理触摸在社交机器人的各种应用中起着核心作用，因为交互式非语言行为是使交互更加自然的关键因素。握手是一种简单、自然的互动方式，在许多社交场合都很常见，被视为问候、告别和祝贺的象征。在本文中，我们看一看的人与机器人握手的研究现状，分类工作的基础上，他们的重点领域，得出这些领域的主要发现，并分析他们的陷阱。我们主要看到在相互作用的不同阶段存在某种形式的同步。除此之外，我们还发现凝视、语音、面部表情等其他因素会影响机器人握手的感知，而个性和情绪等内部因素会影响人类执行握手行为的方式。基于这些发现和见解，我们最后讨论了研究这种身体互动行为的可能途径。
2021-02-14 cs.HC cs.RO
The Role of Robot Competence, Autonomy, and Personality on Trust Formation in Human-Robot Interaction
本研究探讨机器人能力、自主性和人格对信任态度与行为的影响，发现能力是关键因素，自主性起调节作用，认知信任促进任务委派，为提升协作场景中机器人接受度提供新证据。
2025-03-28 cs.HC
Towards Embedding Dynamic Personas in Interactive Robots: Masquerading Animated Social Kinematics (MASK)
Korea University（高丽大学）
本研究开发了名为MASK的交互式机器人系统，将人设驱动对话智能体拓展至物理场景，通过有限状态机行为生成系统和集成引擎，让拟人机器人以非语言互动传递人设，实验验证了用户对不同人设的识别能力，为人设机器人设计提供参考。
2024-10-07 cs.AI cs.RO
Gender neutrality in robots: An open living review framework
Tokyo Institute of Technology（东京工业大学）；gDial, Inc.（gDial公司）
性别是人们组织自己的主要特征。先前的研究表明，人们往往会根据机器人的具体特征不知不觉地将性别归因于机器人。然而，机器人不一定被不同的人赋予相同的性别或任何性别。事实上，机器人可能被归为非人类性别或被用作“无性别”的替代品。这是机器人性别中立的基础：既不是男性也不是女性，而是介于两者之间，甚至超越性别。为了响应将性别作为机器人研究的一个中心的呼吁，我们提供了一个框架，用于进行开放的生活审查，并随着工作的出现而定期更新。值得注意的是，我们提供了一个开放的，正式的提交过程和开放获取的机器人性别中立研究数据集。这种建立共识的新颖而及时的方法有望为人机交互研究中其他关键主题的类似努力铺平道路。
2022-04-30 cs.HC cs.RO
Robot Character Generation and Adaptive Human-Robot Interaction with Personality Shaping
针对现有机器人交互系统人格静态、适应性不足的问题，提出整合大五人格、评价理论与记忆层的LLM驱动框架，可实现个性化自适应人机交互，经多机器人测试与消融实验验证，在多类机器人场景有应用潜力。
2025-03-21 cs.HC
Social and Telepresence Robots for Accessibility and Inclusion in Small Museums
Department of Computer Science, University of Turin, Italy（都灵大学计算机科学系）；Department of Humanities, University of Turin, Italy（都灵大学人文学系）；Department of Historical Studies, University of Turin, Italy（都灵大学历史研究系）；Museum of the Holy Shroud, Turin, Italy（圣裹尸布博物馆）；Unione Montana Comuni Olimpici Via Lattea, Cesana Torinese, Italy（奥林匹克联合委员会）
ROBSO-PM项目旨在利用社交与临场感机器人改善小型博物馆无障碍性，通过向导和远程访问应用支持包容性参观，并探索叙事、个性化及人机协作等关键研究主题。
2025-08-08 cs.HC cs.RO
Robots with Attitudes: Influence of LLM-Driven Robot Personalities on Motivation and Performance
University of Hamburg（汉堡大学）
本研究探讨了LLM驱动的机器人顺从性对合作任务表现的影响，发现顺从性可提升受欢迎程度和任务表现。
2025-12-07 cs.HC
Hey, robot! An investigation of getting robot's attention through touch
Università di Bergamo（贝加莫大学）；Czech Technical University in Prague（捷克布拉格技术大学）；Comenius University Bratislava（布拉迪斯拉发夸美纽斯大学）；Central European University（中欧大学）
触觉是人与人之间交互和交流的关键部分，但在人机交互中的探索仍然很少。在这项工作中，参与者被要求接近并触摸人形机器人的手（Nao - 26参与者; Pepper - 28参与者）以引起其注意。我们为机器人设计了反应行为，包括四种不同的手臂运动组合，触摸的手向前或向后移动，另一只手向前移动或保持原位，同时向后倾斜，然后看着参与者。我们研究了人们认为机器人的哪种反应最合适，以及他们选择的原因是什么。对于两个机器人来说，机器人手被触摸的首选反应是向后移动。另一方面，没有任何运动被评为最自然的胡椒，而它的运动前进的瑙。研究发现，参与者人格特质的焦虑子量表与机器人反应的被动到主动/攻击性质之间存在相关性。大多数参与者注意到了后倾并对其进行了积极评价。一些参与者在非结构化的评论中对观察参与者给予了积极的评价。我们还分析了参与者自发触摸机器人的位置和方式。总之，这里设计的触摸反应行为是更普遍地部署在社交机器人中的良好候选者，可能包括拥挤环境中的偶然触摸。机器人的大小是影响机器人反应的一个重要因素。
2023-02-09 cs.HC cs.RO
Hand and Arm Gesture-based Human-Robot Interaction: A Review
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Fortiss GmbH（Fortiss有限公司）；Fujian Science & Technology Innovation Laboratory for Optoelectronic Information of China（中国福建光电信息科学技术创新实验室）
人机交互（Human-Robot Interaction，HRI）的研究目的是在人与机器人之间建立亲密友好的交流。在以人为中心的HRI中，实施成功和有效的HRI的一个重要方面是建立自然和直观的互动，包括语言和非语言。手势作为一种普遍的非语言交际方式，在日常生活中无处不在。大量的工作基于手势的HRI分散在各个研究领域。然而，对基于手势的HRI的工作仍然缺乏系统的了解。本文旨在对基于手势的HRI进行全面的综述，并重点介绍这一领域的最新研究成果。在刺激-机体-反应的框架下，本综述包括：（i）人类手势（刺激）的产生。(ii)机器人识别人类手势（有机体）。(iii)机器人对人类手势的反应（response）。此外，本文还对框架中各要素的研究现状进行了总结，并分析了相关研究成果的优缺点。最后，本文讨论了当前基于手势的HRI研究面临的挑战，并提出了未来可能的发展方向。
2022-09-17 cs.HC cs.RO
Social Robots for Sleep Health: A Scoping Review
Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）；National Taiwan University Hospital（台湾大学医院）
本范围综述评估了社交机器人在睡眠健康干预中的应用证据，指出当前研究存在样本小、干预短等局限，但肯定了其改善睡眠健康的潜力并提出了未来方向。
2024-03-20 cs.HC cs.RO
Safe Spot: Perceived safety of dominant and submissive appearances of quadruped robots in human-robot interactions
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；Politecnico di Torino（都灵理工大学）
本研究针对四足机器人社会感知不足的问题，为Boston Dynamics Spot设计主导与服从两种行为人格，通过2×2被试内实验测试两种行走场景下的感知差异，发现服从型机器人感知安全性更高，为非人形机器人社交设计提供参考。
2024-03-08 cs.RO
Designing Persuasive Social Robots for Health Behavior Change: A Systematic Review of Behavior Change Strategies and Evaluation Methods
Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
本文通过系统综述分析了社会机器人在促进健康行为改变中的行为策略和评估方法，揭示了四种核心策略并提出未来研究方向。
2026-01-13 cs.HC cs.RO
Human Autonomy and Sense of Agency in Human-Robot Interaction: A Systematic Literature Review
Chair for Communication Science（沟通科学系）
本文通过系统综述22项实证研究，识别出影响人机交互中人类自主性和主体感的五类因素（机器人适应性、沟通风格、拟人化、机器人存在和个体差异），并指出当前研究在定义和操作化上的不足，为设计支持自主性的机器人提供了指导。
2026-02-27 cs.HC cs.RO
Towards Massive Interaction with Generalist Robotics: A Systematic Review of XR-enabled Remote Human-Robot Interaction Systems
The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）；The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州））
该综述基于PRISMA方法系统回顾了100篇论文，总结了AR、VR、MR等扩展现实技术在远程人机交互中的应用、用户体验增强及交互设计，并指出了未来研究方向。
2024-03-26 cs.HC cs.RO
Developing Autonomous Robot-Mediated Behavior Coaching Sessions with Haru
University of Southern Denmark（南丹麦大学）；Honda Research Institute Japan（日本本田研究所）
本研究开发了基于桌面社交机器人Haru的完全自主对话系统，结合Tiny Habits方法促进行为改变，实验表明该系统显著提升了机器人的生动性、交互性和中立性感知。
2024-02-18 cs.AI cs.CL cs.RO
How to Communicate Robot Motion Intent: A Scoping Review
Westphalian University of Applied Sciences（威斯特伐利亚应用科学大学）；University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡-埃森大学）
本文通过范围综述提出机器人运动意图传达模型，从意图类型、信息和位置三个维度系统化现有研究，并据此分类文献以揭示关键模式与未来研究方向。
2023-08-08 cs.HC cs.RO
On the impact of robot personalization on human-robot interaction: A review
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
本文综述机器人个性化对人机交互的影响，梳理实现策略，并按参数、特征、技术和用例总结其已知效果，指出积极影响已受关注而负面影响仍待研究。
2024-01-22 cs.RO
Embodiment in Socially Interactive Robots
University of Southern California（南加州大学）；University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
物理体现是一个必要的组成部分，机器人的结构耦合到他们的现实世界的环境。然而，大多数社交互动机器人不需要与环境进行物理交互来执行任务。什么时候以及为什么应该使用实体机器人来代替更简单、更便宜的虚拟代理？本文回顾了现有的工作，探讨社会互动机器人的物理体现的作用。这类机器人不仅能够与人类进行社交互动，而且主要使用它们的社交能力来执行它们所需的功能。社交互动机器人提供娱乐，信息和/或援助;这最后一类通常包含在社交辅助机器人中。在所有情况下，这些机器人都可以实现其主要功能，而无需执行功能性体力工作。为了全面评估现有的身体体现的工作，我们首先回顾工作，从建立相关领域，包括心理学，哲学和社会学。然后，我们系统地回顾了2003年至2017年发表在主要同行评议机器人出版物中的65项研究，这些研究评估了具体化的各个方面。我们研究所选研究的相关方面，重点是比较的实施例，任务评估，机器人的社会角色和测量。我们介绍了机器人的体现，机器人的社会角色，和人类机器人的任务的类型的三个分类。这些分类法用于解构社会互动机器人的设计和互动空间，并促进对已审查研究的分析和讨论。我们使用这种新定义的方法来批判性地讨论现有的作品，揭示社会互动，辅助机器人和服务机器人的具体研究中的主题。
2019-12-01 cs.HC cs.RO
