15、机器人外观与透明度对用户认知的影响研究

最新推荐文章于 2025-10-02 13:04:08 发布
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分类专栏： 机器人透明度：让AI可理解 文章标签： 机器人外观 透明度 用户认知
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机器人外观与透明度对用户认知的影响研究

1. 机器人介绍

在本次研究中，涉及到两款机器人：R5和Buddy。R5在交流时会说“Hello, this is the R5 robot.” ，而Buddy则会说 “Nice to meet you” ，并且在喃喃自语时会使用自己的名字，比如 “Buddy is trying to sleep” 。外观上，Buddy与R5不同，它添加了类似蜜蜂的条纹外壳和 “大眼睛” ，使其更具动物形态。这个外壳通过前面的两条金属丝固定，后部可以掀起以操作机器人的开关。眼睛的柄部有一定的弹性，机器人移动时，眼睛会震动，从而机械地激活 “大眼睛” 效果。

2. 机器人视频制作

2.1 初始视频录制

R5机器人和它的动物形态版本 “Buddy the Robot” 在一个用宠物仓鼠铁丝围栏搭建的 “围栏” 内进行操作并录制视频。围栏内放置了一些物品，如桶、各种盒子和一个毛绒玩具。每次录制时，机器人的透明度数据通过无线（Wi-Fi）传输到远程PC，并使用ABOD3实时调试工具进行捕获。视频中开启了机器人的喃喃自语功能，通过摄像机的单声道麦克风进行录制。为了获得相似的机器人行为和与研究人员的互动，在两种场景下都进行了多次录制，研究人员会短暂出现在视频中，让机器人 “检测” 到他们。最后，视频被剪辑成3分46秒的相同长度。

2.2 视频处理

使用blender视频编辑工具去除视频的音轨，创建了两个无声视频。接着，使用ABOD3工具创建了另外四个视频，每个视频展示四个R5/Buddy无声/喃喃自语机器人视频中的一个，同时还展示高级计划执行的实时显示。这样就产生了八个不同的视频录制，涵盖了机器人

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16、机器人外观对透明度及人类认知影响的研究
lambda的博客
09-29 36
本研究探讨了机器人外观形态（如兽形Buddy与机械形R5）及其视觉或发声透明化措施对人类认知与情感反应的影响。实验结果显示，兽形机器人在无透明化时更受喜爱且被认为更智能、可爱，但添加透明化后差异消失；发声可提升理解信心但存在误导风险；同时使用多种透明化措施可能因注意力分散而效果饱和。研究还发现机械形态机器人结合人类化行为可能引发弱‘恐怖谷’效应，且简单装饰会显著影响用户理解与态度。结论强调透明化设计的重要性，并建议在形态、行为与信息呈现间取得平衡，以提升用户对机器人能力与意图的理解。未来需探索AR/VR等新
14、机器人外观对透明度的影响
lambda的博客
09-27 38
本研究通过亚马逊机械土耳其人平台，探讨了机器人外观（如动物形态）与透明化措施（视觉和语音）对观察者心理模型准确性（MMA）的影响。实验结果表明，动物形态的机器人在无额外透明化时能提升MMA，因其更具吸引力并增强对机器能动性的感知；而透明化措施显著提高理解水平，但存在提升上限。发声机器人虽大幅提升用户理解信心，却未必反映真实MMA。研究强调在机器人设计中应综合考虑外观、透明化手段及用户个体差异，以优化人机交互体验，并关注道德判断与伦理影响。
19、机器人与自主系统的透明度研究
lambda的博客
10-02 33
本文探讨了机器人与自主系统的透明度研究，涵盖拟人化、决策过程透明化、外观对认知的影响及行为可追溯性。研究发现，通过可视化和语音化展示机器人决策过程可显著提升观察者对其心智模型的准确性，但存在理解高估和形态干扰等问题。文章提出透明度应成为AI系统的基本设计原则，并强调多学科合作在制定相关政策与标准中的重要性。未来研究需拓展至不同机器人类型与应用场景，探索新的透明度技术和方法，以应对社会伦理、信任与责任等挑战。
3、机器人与自主系统的透明度探讨
lambda的博客
09-16 38
本文探讨了机器人与自主系统透明度的重要性，分析了人类认知偏差、文化差异、道德困惑及社会风险等因素对人机交互的影响。通过实验验证，提升机器人透明度可有效帮助人类建立准确的心理模型，减少误解与风险。文章介绍了视觉实时透明度工具、发声算法和外观设计等实现透明度的途径，并结合案例说明其应用效果。最后展望了未来发展方向，强调实现机器人透明化需跨学科协作，以促进人机和谐共存。
5、机器人与自主系统透明度及信任机制解析
lambda的博客
09-18 37
本文深入探讨了机器人与自主系统的透明度及信任机制，分析了通过实时显示、音频发声和外观设计提升透明度的有效方式，并解析了知情信任、不知情信任、天真信任与误信任的内涵。文章提出了信任的行为本质及其形成模型，结合工业、医疗、家庭等应用场景，阐述了透明度与信任的实际应用路径。同时，提供了提升透明度的操作步骤与方式对比，并展望了多模态透明度、个性化定制和智能信任评估系统的未来发展趋势，旨在促进安全、高效、和谐的人机协作。
1、机器人与自主系统的透明度：原理、技术与应用
lambda的博客
09-14 25
本文探讨了机器人与自主系统中透明度的重要性，分析了影响透明度的多方面因素，包括人类认知偏差、文化背景、道德责任与社会影响。文章介绍了基于Instinct Planner的透明控制架构、实时可视化与音频反馈技术（如喃喃自语机制）以及外观拟人化对用户心理模型的影响，并通过多项实验验证了透明度在提升理解与信任方面的积极作用。最后，强调应将透明度作为AI系统的基本设计原则，推动可解释人工智能及相关政策的发展。
2、人工智能与机器人透明度：从理论到实践
lambda的博客
09-15 29
本文探讨了人工智能与机器人透明度的重要性，从公众担忧出发，结合进化生物学、心理学和伦理学等多学科视角，分析了实现透明度的技术手段与实验验证。通过在线视频和实地观察实验，证明了视觉与发声透明化能显著提升人类对机器人行为的理解与信任。文章进一步讨论了透明度标准的制定、工程师的社会责任及多学科协作模式，并以医院机器人应用案例展示了透明系统的实际效益。最后强调，推动透明度是确保AI与机器人健康发展的关键路径。
27、人形机器人对用户信任的影响：实验与分析
w8x9y0z1的博客
05-24 252
本研究探讨了人形机器人对用户信任的影响，通过对比平板电脑和人形机器人在无错误和有错误情况下的信任表现，发现人形机器人在能力信任和道德信任上均高于平板电脑。即使机器人出现明显错误，其道德信任的下降幅度也较小，表明人形形式能够在一定程度上缓解错误对信任的负面影响。研究还分析了信任差异的潜在原因，如物理设计、社会行为引发和用户期望差异，并讨论了其在公共空间应用中的潜在风险与应对策略。
17、机器人与人工智能系统的透明度与伦理考量
lambda的博客
09-30 41
本文探讨了人工智能与机器人系统的透明度及其伦理考量。文章首先厘清了人工智能与机器人的基本概念，强调机器人是人工智能的体现而非道德主体，伦理责任应归于人类。随后分析了休谟、康德等哲学观点及现代认知科学对道德的理解，指出人类道德直觉易被误导，尤其在面对自主系统时更需理性判断。在此基础上，文章强调透明度在AI系统设计中的核心地位，提出其在避免道德混淆、保障数据安全、促进责任界定等方面的关键作用，并从技术、设计和监管三个层面给出了实现透明度的具体路径。最后呼吁以经验科学为基础，将透明度作为AI发展的重要伦理要求，确
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
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该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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