Kyoto University

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CHI '26荣誉提名自动驾驶界面与接管设计 +3

走在实地研究之前：探索VLM人格作为HCI身体化研究的辅助工具

Gui 等人提出使用VLM人格模拟HCI实地研究，实验表明该方法可复制人类反应模式（如穿越时间5.25s vs 5.07s），但缺乏行为变异性，适合预备性研究。

CHI '26智能语音助手（Alexa、Siri 等） +2

探索不同聊天机器人声音身份对自我披露的影响

Mogi 等人通过14天野外实验比较三种声音身份的聊天机器人，发现使用用户自己声音的聊天机器人更具吸引力，能維持更深入的长期自我披露。

CSCW '25Voice Technology

基于AI的口语助手：支持非母语者的实时多语言交流口语表达

Qin 等人开发了AISA口语助手辅助非母语者交流，研究发现其未能提升口语能力，但改善了表达的逻辑性和深度，同时增加了工作负荷和焦虑感。

AUTO_UI '24车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信

用于自动配送车辆的可伸缩臂式 eHMI：与道路使用者有效通信

Gui 等人设计了一种可伸缩臂式 eHMI，通过两项实验证明该设计能增强自动配送机器人与其他道路使用者的交互效率和注意力获取。

HRI '24人-机器人协作（HRC）

你的另一只手在做什么，机器人？店主机器人闲置手行为模型

Pan等人通过观察人类店主提出机器人闲置手支撑行为模型，在礼貌性和能力方面显著提升零售场景人机交互体验。

HRI '24社交机器人交互 +1

我需要通过！窄小环境中通过交互的可理解机器人行为

Fujioka 等人提出基于行人反应估计意图理解程度的运动控制算法，使机器人通过狭窄通道的成功率从16.7%提升至73.1%，提升了人机交互的可理解性。

HRI '24家庭能源管理 +1

自主商店机器人实地试验：提供友好鼓励并施加社交压力

Edirisinghe 等人开发了提供友好鼓励和社交压力的自主帽子店机器人，11天实地试验表明机器人能有效提供服务并获得顾客积极评价。

HRI '24会话代理的人格与拟人化 +2

研究权威性别刻板印象对阿凡达机器人的影响

Chang 等人研究发现，操作员在使用男性阿凡达机器人时感知到的权威感显著高于女性机器人，但这种性别刻板印象未显著影响顾客的权威感知。

HRI '24人-机器人协作（HRC） +1

实现数据驱动人-机器人交互中错误感知的零样本学习

Ravishankar 等人提出零样本错误检测策略，通过学习正常人类行为模型将错误识别转化为新异性检测任务，平均精度达0.497，优于现有方法。

HRI '24社交机器人交互 +1

你没看到我很困扰吗？人类启发的暗示性避让

Du等人从人类行为中提取出暗示性避让模式并应用于机器人实验，证明该行为能让机器人显得更人性化，并能有效减少人们干扰机器人的行为。

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机器人与自主系统

社交机器人交互

语音交互与对话系统

会话代理的人格与拟人化

研究方法与设计实践

用户研究方法（访谈、调查、观察）

自动驾驶与车辆人机交互

车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信

伦理、公平、社会正义与包容

性别与种族在HCI中的议题