Brian Scassellati

school耶鲁大学bar_chart全球第 #2570 名

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Brian Scassellati 最新论文

Brawer 等人提出透明矩阵覆盖方法，通过符号if-this-then-that规则在执行时修改学习策略，实现人类口头命令实时调整机器人行为，验证于烹饪任务。

Sebo 等人综述了机器人在群体交互中的独特角色，发现机器人非语言行为和人格的细微变化能显著影响群体动态和人际互动。

Sebo 等人研究发现指定机器人联络员角色会降低团队包容性，而机器人支持性话语可增加外群体成员的参与度。

Connolly 等人研究表明，当旁观机器人在目睹虐待时表达悲伤，可显著激发人类对机器人虐待的亲社会干预行为，展示情感线索在HRI中的社会影响潜力。

Scassellati 等人创建机器人和虚拟人系统，为6-12个月聋哑婴儿提供视觉语言社交对话，案例研究证实其可增加语言暴露并吸引婴儿参与。

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