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本博客探讨了多机器人系统中的通信手势研究以及气动人工肌肉（PAM）的控制技术。手势研究分析了不同动作和速度对人类感知的影响，揭示了机器人交互中的情感表达；而基于脉冲神经网络的小脑模型控制器则为PAM驱动的软机器人提供了高效、精确的控制方案。两者共同推动了机器人在医疗、服务等领域的应用发展，并为未来研究提供了方向。

本文探讨了人机交互领域的多个研究方向，包括BTO实施阶段的产品定制策略、RoboCuD家用机器人的变体评估与模型实现、CASTOR机器人在拥抱交互中的感知研究，以及多机器人系统的通信手势探索。这些研究不仅揭示了如何优化产品设计与用户体验，还为未来智能机器人系统的发展提供了理论基础和实践指导。

本文探讨了社交机器人在教育领域的应用以及家用机器人定制的发展趋势。社交机器人在课堂中可以作为教学助手或同伴，增强学生互动、减轻学习压力，并在语言学习、STEM教育及特殊教育中发挥积极作用。同时，家用机器人定制，如机器人吸尘器，通过功能分类和混合模型设计，满足用户的个性化需求。文章还分析了技术与教育理念层面的挑战，并展望了未来机器人在教育与家居领域的发展前景。

本博文探讨了社交机器人的拟人化设计、意图信号传递以及其在课堂中的应用。研究发现，拟人化程度需适度，避免触发‘恐怖谷效应’；通过社交代理传递意图信号更为有效；在教育场景中，机器人辅助学习具有潜力，但需解决技术限制和伦理问题。文章为社交机器人在多个领域的应用提供了启示与未来发展方向。

本文探讨了社交机器人在人机物体交接中的反应模式以及儿童对不同拟人化程度机器人的态度。在物体交接研究中，提出了一套多状态行为模型以及视觉和力反馈机制，以提高交接效率和自然度。而在儿童态度研究中，通过问卷和交互实验发现机器人的拟人化程度显著影响儿童的感知，为社交机器人的设计提供了重要参考。未来研究将优化交互策略，并探索其在教育等领域的应用。

本博客围绕机器人设计与用户接受度展开，涵盖伴侣机器人、小型车间运输机器人以及人机物体交接的研究。通过对伴侣机器人的外观、行为、价格等设计特征进行优先级排序，揭示了用户对熟悉动物外形和合理价格的偏好；在跨文化背景下，分析了中伊工人对运输机器人的接受度差异，强调外观、安全性与支持条件；同时，探讨了人机物体交接的阶段模型与反应模式，为未来机器人设计与应用提供了理论支持与实践指导。

本文探讨了机器人交互与设计领域的两项重要研究。首先，混合现实手势（MRDGs）在人机交互中的应用为复杂场景下的机器人通信提供了新的可能性，提升了任务效率。其次，针对老年伴侣机器人的设计研究，明确了用户偏好的优先级特征，为未来产品开发提供了指导方向。文章还分析了这两个领域的发展趋势与挑战，包括多模态交互、个性化设计、智能化水平提升以及社会接受度问题，展望了机器人技术在提升人类生活质量方面的潜力。

本文探讨了机器人技术中的两个重要方向：基于深度卷积神经网络（DCNN）的异常检测方法，以及社交机器人行为的个性化与本地化策略。异常检测方法通过膨胀因果卷积实现高效的设备状态监测，而社交机器人则结合基于规则和人工智能的方法，以提升人机交互的质量。文章进一步分析了两种技术的互补性与应用前景，并讨论了其面临的挑战与未来发展方向。

本文探讨了多机器人遥操作与工业检测中的前沿技术。针对多机器人遥操作场景中操作员面临的态势感知难题，提出了信息可视化过渡这一创新界面设计范式，通过借鉴电影和视频游戏的视觉过渡技术，有效提升操作员在控制切换期间的信息获取效率和准确性。在工业检测领域，文章提出了一种基于扩张卷积神经网络（DCNN）的人机协作异常检测方法，结合人类的灵活性与AI的数据处理能力，解决了高混合生产环境中异常检测的挑战。文章还分析了两种技术的未来发展方向，包括更精准的视觉设计与交互技术融合，以及模型阈值优化和可解释性的提升。

本博文探讨了类人机器人在社交存在中的影响，以及为长期护理儿童设计具有感知同理心的社交机器人的研究与实践。研究发现，类人机器人在与人类互动时会占用注意力资源，从而影响人类的认知表现。同时，通过需求访谈和交互设计，研究团队明确了住院儿童对机器人社交与情感支持的需求，并基于相关后续问题策略提升机器人被感知的同理心。实验结果表明，设计策略在提升同理心感知方面具有显著效果，为未来面对面的儿童-机器人互动研究提供了基础。

本研究探讨了人形机器人作为社交存在的影响，特别是其对人类认知控制能力的影响。通过使用Stroop任务来衡量不同条件下（单独、非评价性机器人存在和评价性机器人存在）的反应时间，研究发现评价性机器人存在会显著增加反应时间，表明评价压力会干扰认知表现。而无评价性机器人存在与单独条件之间没有显著差异，表明机器人是否具备拟人化的评价能力是影响认知表现的关键因素。

本博文探讨了人类对机器人个性与职业角色的感知研究，以及机器人评估能力对人类注意力的影响。研究发现，外向型机器人更受青睐，并且其个性表达能够影响人类的互动体验，但机器人个性与职业角色之间的关联并不显著。此外，研究还发现具有评估能力的机器人会分散人类注意力，从而影响任务表现。这些发现为未来机器人设计和人机协作优化提供了重要依据。

本文探讨了机器人个性与职业角色对人机交互的影响，通过实验和HEXACO问卷分析用户对机器人个性的偏好以及不同职业角色下的个性期待。研究发现，外向型机器人更受用户欢迎，且用户对不同职业类别的机器人个性存在刻板印象。研究为设计更符合用户需求的社交智能机器人提供了理论依据。

本博文探讨了人类对人形机器人的认知和感知机制，重点研究了意向立场的调节作用以及机器人人格的评估方式。研究发现，个体的社交能力差异和机器人呈现的社会背景会影响人们对机器人意向立场的采用；同时，机器人的人格特质感知呈现出独特的四因子结构。研究为社交机器人的设计提供了重要参考，强调了考虑个体差异和突出关键人格特质的重要性。此外，博文还指出了研究的局限性，并提出了未来研究的方向，包括扩大样本范围、采用多种研究方法和深入研究影响因素。

本研究探讨了叙事内容和个体自闭症特质对人形机器人意向立场的影响。通过实验发现，电影叙事能够增强低自闭症特质个体对机器人采用意向立场的倾向，而对高自闭症特质个体影响较小。此外，在人机互动场景中，整体上人们更倾向于从机械层面解释机器人行为。研究结果为人形机器人的设计和应用提供了关于用户认知差异的参考依据。

本研究探讨了人类在观察人类与机器人合作或竞争的互动后，如何在在线游戏中与这些代理竞争。研究发现，参与者在与机器人竞争时表现出比与人类竞争更高的竞争力，尤其是在机器人被观察为具有竞争意图的情况下。尽管代理的实际行为保持一致，但观察阶段的代理形象显著影响了参与者的竞争行为。此外，研究揭示了人类代理被认为比机器人更具社交性，但对代理的合作性感知并未显著影响参与者的态度。研究结果强调了第三方观察对人机交互行为的影响，并为未来探索人类与机器人互动提供了重要启示。

本文探讨了两项关于机器人在教育和社会互动中的应用研究。第一项研究利用脑电图（EEG）评估儿童在与讲故事机器人互动学习第二语言过程中的参与度和学习效果，结果显示机器人组在大脑中央区域的认知参与度显著更高，但两组学习成果相当。第二项研究分析了第三方人类 - 机器人互动对人们行为和态度的影响，发现观察到的互动可以改变人们的行为，但对态度的影响较小。研究为机器人在教育中的应用提供了神经生理学依据，同时也揭示了行为与态度之间的潜在分离。未来研究可扩大样本规模，结合更多测量方法，优化机器人教学策略，以提升教育效果和互动

本文探讨了两款社交机器人——漂浮社交机器人CeB和讲故事机器人在儿童学习和娱乐中的应用。CeB的设计过程、功能实现及用户反馈被详细介绍，展示了其在社交互动和娱乐方面的潜力。同时，通过脑电图（EEG）测量，研究揭示了社交机器人在儿童语言学习过程中对参与度的影响。文章还分析了社交机器人在教育领域的潜在应用及面临的技术挑战，展望了其未来的发展前景。

本博文探讨了社交机器人在自闭症治疗和公共互动领域的应用潜力与创新设计。重点介绍了漂浮社交机器人CeB的设计开发过程及其在吸引人群注意力和促进社交互动方面的效果。同时，文章还展望了社交机器人未来的发展趋势，包括个性化定制、多机器人协作以及与人类的深度融合，并讨论了其面临的挑战及解决方案。

本文讲述了一位家长在面对自闭症儿子的社交困境时，如何通过引入社交机器人Aisoy来改善孩子的社交行为和亲子关系。通过一系列互动技能的设计与调整，机器人不仅帮助孩子提升了社交沟通能力，还显著改善了家庭生活质量。尽管过程中面临技术挑战和新鲜感消退等问题，但通过不断学习与创新，家长最终重燃希望，并探索出一条适合自闭症儿童成长的科技之路。文章总结了社交机器人在自闭症干预中的优缺点，强调了技术易用性和个性化定制的重要性。

本研究探讨了社交机器人对自闭症儿童社交和行为技能的影响，特别是机器人电机声音对儿童表现的作用。通过模仿游戏和“西蒙说”游戏实验，研究发现一致性因素对儿童表现有显著影响，而电机声音的影响则因儿童的感官敏感度而异。研究强调了社交机器人在家庭环境中可能带来的积极作用，并提出了未来研究的方向。

本研究探讨了机器人电机噪音对自闭症谱系障碍（ASD）儿童在模仿任务中的影响。通过设计两种基于屏幕的模仿游戏（手臂模仿和“西蒙说”游戏），研究发现对于听觉敏感的ASD儿童，电机噪音可能干扰其注意力和任务表现，而去除噪音后其表现有所改善。研究为社交辅助机器人在ASD儿童干预中的设计与应用提供了重要启示，强调了听觉敏感性在人机交互中的重要性，并提出了未来研究方向，包括深入理解听觉敏感性机制、拓展社交任务类型以及开发个性化干预方案。

本文探讨了机器人辅助自闭症儿童干预过程中的用户需求，总结出七个主要需求主题：专家掌控干预和机器人、提供舒适安全的学习环境、让儿童熟悉机器人、考虑感官超敏和低敏情况、个性化内容和机器人、技能向人类的泛化、以及机器人的安全性和坚固性。通过对这些需求的分析和总结，提出了相关技术支持，包括语音交互、远程控制、机器学习算法等，旨在提升自闭症儿童的干预效果，并展望了未来技术发展的方向。

本文探讨了不同人际关系和情境下的触摸行为及其对社交机器人设计的启示，并分析了机器人辅助自闭症儿童干预的用户需求。研究通过实验分析了安慰、分享快乐和原谅三种情境中亲密、相识和陌生关系下的触摸方式差异，发现触摸面积与亲密度密切相关。此外，通过文献综述总结了提升儿童参与度、个性化定制、教育功能、专家支持以及安全可靠性等关键需求。研究为未来社交机器人设计及机器人辅助干预方案提供了理论基础和实践指导。

本文探讨了基于Kinect的人体重心感知方法及其在康复技术中的潜在应用，同时分析了人际触摸交互在不同关系和情境下的特点。研究通过对比Kinect与VICON系统的实验数据，验证了Kinect在重心感知方面的可行性与有效性，并为人机触摸交互设计提供了情感化和情境化的指导。

本文介绍了七自由度半外骨骼上肢康复机器人 UEArm - 7 的设计与控制方法，以及一种基于 Kinect 相机的新型质心感知技术在下肢中风康复中的应用。UEArm - 7 采用改进的 Denavit–Hartenburg 模型和导纳控制方案，实现了良好的运动学兼容性和交互性能；而基于 Kinect 的质心感知方法则提供了一种低成本、便携且可靠的 CoM 测量方式。两者结合为康复治疗提供了新的技术手段，有望提升康复效果。

本文介绍了基于气囊的运动意图识别方法和七自由度半外骨骼上肢机器人的设计与控制。基于气囊的系统利用气压变化检测用户的运动意图，具有低成本、高线性度和重复性，适用于康复或辅助机器人的人机交互。七自由度半外骨骼上肢机器人UEArm-7结合了末端执行器和外骨骼机器人的优点，能够支持肩带运动、盂肱关节旋转和肘关节屈伸，提供更全面的康复训练。两种技术相互补充，为中风患者的康复训练提供了高效、自然的解决方案。

本文介绍了两项机器人技术的前沿研究：一是盒装软机器人，通过改变自身的弹性和粘性特性，实现以力反馈传达情感的功能；二是基于气囊的运动意图识别方法，通过气囊内压力变化捕捉人机交互力，提升运动意图识别的准确性和舒适性。两项研究分别通过实验验证了其有效性，并探讨了在情感陪伴、康复治疗、助力外骨骼、智能假肢等领域的广泛应用前景，为未来机器人技术的发展提供了新思路。

本文探讨了远程操作系统与情感社交机器人的最新研究进展。远程操作系统通过提取高级上下文信息并提供响应建议，减轻操作员的精神疲劳，同时提升操作效率和用户体验。情感社交机器人则通过改变表观刚度来传达情感，为用户提供了新颖的交互方式。研究还展示了两者的实验结果和应用前景，包括在危险环境、医疗和教育领域的潜在用途。未来，这两个方向都具有广阔的发展空间，并有望在更多场景中实现应用。

本文探讨了目标检测模型在不同数据分布下的性能表现以及情感桌面机器人 Haru 遥操作系统的设计与优化。在目标检测部分，比较了 SSD-MobileNetV2、YOLOv4 等模型在 CHART 和公共数据集上的独立训练、联合训练及后续训练效果，揭示了数据分布变化对模型性能的影响，并提出了应对灾难性遗忘的可能解决方案。在 Haru 遥操作系统设计中，围绕隐私保护与可控性两大核心问题，提出了改进策略以提升远程操作体验并减少操作员疲劳。最后，文章总结了当前研究的不足，并展望了未来在增量学习和半监督学习以及人机交互

本研究围绕机器人定位与目标检测技术展开，提出了基于部分地图的蒙特卡罗定位方法，并在真实办公楼环境中进行了实验验证。实验表明，该方法在累积误差控制和定位鲁棒性方面优于传统AMCL方法。同时，研究还探讨了不同数据分布下目标检测模型的性能表现，引入了新的CHART数据集以评估深度学习方法在机器人视觉中的适用性。结果显示，当前最先进的目标检测模型在面对传感器噪声、遮挡和光照变化等现实环境挑战时仍存在局限性。研究进一步提出了未来改进方向，包括自适应PSLAM优化、多传感器融合定位、数据增强和迁移学习等策略，以提升机器

本文提出了一种基于局部地图的蒙特卡罗定位（MCL）方法，用于解决自主移动机器人（AMR）在建筑平面图中的定位问题。传统方法如AMCL在面对平面图与实际环境存在差异时表现不佳，特别是在比例偏差、墙壁布局导致多个局部最大值以及LiDAR端点无对应点等问题场景下。为此，文章引入了部分同时定位与地图构建（PSLAM）、梯度方向网格地图和高斯网格地图等关键技术，有效提高了定位的准确性与鲁棒性。实验结果表明，该方法在多种复杂场景下均表现出优越的定位性能，同时具备计算成本低、实时性强等优势，适用于室内物流、服务机器人和智

本文探讨了在敏捷机器人操作中实现人机协作的关键技术和方法，包括基于知识的机器人编程、远程操作教学、运动规划与安全检查等内容。通过结合机器人自动化和人类远程指导，旨在提升机器人在复杂和动态环境中处理多样化任务的灵活性和效率。同时，文章展望了未来在更高效算法、自然交互方式和机器人自主学习等方面的发展潜力。

本研究实现了一个基于网络的远程操作界面，用于控制多机器人家具系统，并通过生日派对场景的实验评估了其可用性和用户交互效果。实验结果显示，参与者能够成功为派对的不同阶段创建家具布置，且界面的多抽象级别控制方法表现良好。研究还发现布置模式受提示内容影响，而用户对两种控制模式没有明显偏好，整体对系统的评价较高。

本文探讨了两项机器人领域的研究：一是老年人训练机器人用户感知研究，通过使用NAO V61机器人分析老年人对机器人训练的积极性、喜爱度和社交性的反应；二是多机器人家具远程操作的探索，旨在设计高效的界面实现ChairBot的远程布置。研究结果显示，积极互动的机器人在喜爱度上表现更好，而基于Web的控制界面为机器人家具布置提供了可行性。这两项研究为未来机器人技术在老年人健康训练和智能家具领域的应用提供了重要参考。

本文探讨了虚拟社交机器人和老年训练机器人在提升特殊群体社交与健康技能方面的应用。虚拟社交机器人Jammo-VRobot通过情绪识别、手势模仿等方式帮助高功能自闭症（HFA）儿童提升社交技能，而老年训练机器人NAO则通过积极互动提升老年人的训练动机和社交体验。研究显示，这两种机器人技术在各自领域均取得了显著成效，并为未来个性化、多模态交互的发展提供了新的方向。

本文探讨了机器人辅助训练在提升老年人与自闭症儿童能力方面的新应用。研究显示，老年人对机器人的看法受到熟悉程度和教育水平的影响，而合适的机器人沟通设计能够优化互动体验。对于自闭症儿童，Jammo-VRobot虚拟环境通过模仿、情绪识别和手势训练显著提升了高功能自闭症儿童的社交技能。研究还指出不同情绪识别和表达的难度差异，以及未来需要进一步评估长期效果和开发个性化方案的方向。总体而言，机器人辅助训练为这两个群体带来了新的发展和干预途径。

本研究探讨了瑞典和以色列老年人对社交机器人的态度和接受程度，重点分析了文化背景、教育水平和技术经验对机器人认知的影响。通过机器人辅助上肢运动训练实验，发现以色列老年人对机器人更熟悉且态度更积极，而自适应机器人在不同文化群体中表现出不同的互动效果。研究还提出设计建议，如谨慎使用音乐功能和优化自适应功能，以提高老年人的接受度和使用体验。

本文探讨了养老院中社交机器人的设计研究，以及在瑞典和以色列进行的跨文化背景下机器人辅助训练的比较。通过参与式设计工作坊，不同利益相关者（包括老年人、养老院工作人员和居民）提出了对机器人类型和功能的不同需求。研究还发现，文化背景对老年人接受机器人辅助训练的态度和反应有显著影响。这些结果为未来社交机器人在养老服务中的设计与应用提供了重要参考。

本文探讨了机器人在精神科诊断和养老院场景中的应用现状与挑战。在精神科领域，机器人可用于简单诊断任务和筛查，但医生对其有效性和伦理问题持谨慎态度；而在养老院，社交机器人虽能提供陪伴与协助，但面临接受度和效果的限制。文章分析了两个场景下的设计需求、潜在问题，并提出未来发展方向，旨在推动机器人在医疗健康领域的更广泛应用。