Evaluating the Potential of Drone Swarms in Nonverbal HRI Communication
Fordham University（福特汉姆大学）；Google（谷歌）
人与人之间的交流充满了情感和情绪，通过语言和非语言交流来传达和感知。我们的论点是，无人机群可以用来通过非语言渠道传达丰富的信息：通过他们的运动或行为模式引导，通常与人类观众互动或警告人类观众。而且，这种方法具有独特的优点，例如相对于其他形式的用户界面的灵活性和移动性。在本文中，我们提出了一个用户研究，以了解人类参与者如何感知和解释微型无人机Crazyflie四轴飞行器飞行三种不同的飞行编队的群体行为，以弥合前端技术（无人机）和人类观察者的情感感知之间的心理差距。我们提出的问题是，人类观察者是否真的会认为附近的一群无人机没有威胁，足以成为交流的工具，以及人类是否会从群体行为中直觉地感受到一些交流，尽管缺乏口头或书面语言。我们的研究结果表明，有统计学显着支持的论文，人类参与者是开放的解释无人机的运动有意图，并可能解释他们的运动作为通信。这支持了无人机群作为通信资源、紧急情况指导、公共事件警务、旅游指导等的潜在用途。
2020-07-11 cs.RO
Integrating emotional intelligence, memory architecture, and gestures to achieve empathetic humanoid robot interaction in an educational setting
University of Liverpool（利物浦大学）；Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学）
本研究将情商、记忆架构和手势同步整合到基于LLaMa 3.2的AI-Agent教育机器人中，并通过Engagement Vector模型验证其能显著提升学生参与度和学习成果。
2025-08-19 cs.RO
Toward Family-Robot Interactions: A Family-Centered Framework in HRI
University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
针对当前人机交互研究忽略家庭复杂互动的缺口，本文通过叙述性综述梳理家庭-机器人交互的研究机遇，并提出可落地的以家庭为中心的交互研究与实践框架，为家庭机器人设计提供指导。
2024-01-25 cs.HC cs.RO
Concerns and Values in Human-Robot Interactions: A Focus on Social Robotics
IDLab-AIRO , Ghent University – imec（IDLab-AIRO 和根特大学 – imec）；Ghent University – imec（根特大学 – imec）；DEIB , Politecnico di Milano（DEIB 和米兰理工大学）
本文通过文献综述和焦点小组讨论，识别了医疗、教育和家庭场景中人机交互的关键问题与价值观，并开发了HRI价值罗盘工具以指导机器人设计。
2025-12-07 cs.HC cs.RO
What Drives You to Interact?: The Role of User Motivation for a Robot in the Wild
CyberAgent；Osaka University（大阪大学）
通过在商场部署自主对话机器人并分析视频，研究识别了用户互动动机、站位与交互流畅度模式，表明动机感知设计可改善真实场景HRI体验。
2025-01-09 cs.HC cs.RO
Robust Dynamic Gesture Recognition at Ultra-Long Distances
School of Mechanical Engineering, Tel-Aviv University（特拉维夫大学机械工程学院）
针对当前动态手势识别模型有效识别范围有限的问题，提出集成SlowFast架构与Transformer层的SFT模型及距离加权损失函数，实现28米超远距离识别，在多样化数据集上准确率达95.1%，显著提升人机交互能力。
2024-11-27 cs.RO
Social-Cultural Factors in the Design of Technology for Hispanic People with Stroke
Stanford University（斯坦福大学）
在美国，中风是导致严重、长期残疾的主要原因。西班牙裔和拉丁裔社区的卒中患者与一般卒中人群之间的卒中患病率和结局存在差异。目前的中风技术-旨在改善生活质量，使中风患者达到最具功能的独立状态-对一般中风人群显示出有希望的结果，但未能缩小服务不足的西班牙裔和拉丁裔中风患者的恢复结果差距。以前在健康教育，数字健康和HRI方面的工作通过纳入社会文化因素改善了人类健康结果，但不是中风。在这份意见书中，我们的目的是证明在西班牙裔和拉丁裔社区的中风技术设计中考虑到独特的文化因素。我们回顾了成功的文化适当的干预措施的例子，并提出设计考虑因素（互利的社区协商，事先容纳的障碍，文化建设，并纳入家庭教育），以提供更多的文化适当的西班牙裔和拉丁裔中风技术的设计，并减少差距。
2022-03-16 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
Leveraging Large Language Models in Human-Robot Interaction: A Critical Analysis of Potential and Pitfalls
Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技术研究所）
本文批判性分析大型语言模型（LLM）与视觉语言模型（VLM）在社交辅助机器人（SAR）等人机交互中的应用潜力与陷阱，通过元研究明确机遇挑战并提出负责任采用路径。
2024-11-27 cs.CL cs.RO
Adding More Value Than Work: Practical Guidelines for Integrating Robots into Intercultural Competence Learning
Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校）；Honda Research Institute Japan（本田研究院日本）
本文通过设计研讨会探讨了如何将社交机器人有效整合到K-12学校中，提出机器人在课堂中的适用场景和角色，以及如何在不取代教师的情况下补充教学，并考虑伦理问题。
2026-02-08 cs.HC cs.RO
Accessible and Pedagogically-Grounded Explainability for Human-Robot Interaction: A Framework Based on UDL and Symbolic Interfaces
Grupo de Robótica , EIIIA Campus de Vegazana, Universidad de León（机器人组，EIIIA校区，莱昂大学）；C.E.E. Ntra. Sra. Del Sagrado Corazón（圣心宗女会）
本文提出基于UDL和符号接口的框架，旨在通过多模态解释板提升人机交互中不同需求用户的可解释性与教学导向性。
2025-04-08 cs.HC cs.RO
An Open-Source Reproducible Chess Robot for Human-Robot Interaction Research
Faculty of Mechanical Engineering, Delft University of Technology（代尔夫特理工大学机械工程学院）
本文提出开源国际象棋机器人OpenChessRobot，通过计算机视觉与语音手势实现人机交互，详细评估其效能并经597人调查显示其在教育和教练场景更受欢迎。
2025-04-04 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
Impact of robot responsiveness and adult involvement on children's social behaviours in human-robot interaction
University of Sheffield（谢菲尔德大学）
开发具有吸引力的社交机器人的一个关键挑战是创建令人信服的，自主的和响应式的代理，用户将其视为社交生物。作为合作项目的一部分：共生教育和学习的表达剂（EASEL），本研究探讨自主反应的影响，儿童的讲话，由人形机器人芝诺，他们与它作为一个社会实体的互动。研究结果表明，机器人自主性和成人的援助，在HRI可以大大影响儿童的行为在互动过程中，他们的影响后。与完全自主、反应灵敏的机器人一起工作的儿童在机器人指导下表现出比那些与反应不灵敏的机器人一起工作的儿童更大的身体活动，后者需要成人的帮助才能与之互动。在与机器人对话的过程中，与全自动机器人一起工作的儿童也会在更多的场合期待机器人的发声。相比之下，一个反应不太灵敏的机器人，需要成人的帮助进行互动，导致更大的自我报告的积极影响和更多的机会，儿童期待机器人在回应其发声。我们讨论了这些发现在社交机器人的拟人化方面的更广泛的影响，以及与整个项目战略的关系，以进一步了解与社交机器人的互动如何导致任务适当的共生关系。
2016-06-20 cs.HC cs.RO
IEEE Trust, Acceptance and Social Cues in Human-Robot Interaction -- SCRITA 2022 Workshop
信任，接受和社会线索人机交互- SCRITA是与IEEE RO-MAN会议一起举办的一系列研讨会的第五版。本次研讨会的重点是解决人与机器人之间的动态挑战和发展，以促进不同领域的短期互动和长期关系，从教育，服务，协作，伴侣，护理家庭和医疗机器人。特别是，我们的目标是研究机器人如何操纵（即创造，改善和恢复）人们接受和信任他们的能力，以实现人与人之间富有成效和成功的共存。虽然在研究和评估在受控或短期（重复交互）环境中影响人们对机器人的接受和信任的因素方面取得了先进的进展，但开发服务和个人机器人，在操作员无法监督的情况下被人们接受和信任，仍然是机器人，人工智能和HRI领域科学家的一个公开挑战。在这种非结构化的静态和动态的以人为中心的环境场景中，机器人应该能够学习和适应他们的行为，以适应情境背景，同时也适应人们的先前经验和学习的关联，他们的期望，以及他们和机器人预测和理解彼此行为的能力。虽然以前的版本重视该领域领先研究人员的参与，以及几位特殊的特邀演讲者，他们解决了这一研究领域的一些基本问题，但我们希望继续进一步探索信任在机器人技术中的作用，以提出开创性的研究，有效地设计和开发社会可接受和可信赖的机器人，以“在野外”部署。网址：https://scrita.herts.ac.uk
2022-08-28 cs.RO
