"机器人太拥挤了吗？"：电梯乘坐机器人的人类接受度标准建模

文献标题

“Too Crowded for a Robot?”: Modeling Human Acceptance Criteria for Elevator-Riding Robots

出版信息

• 主题领域: 电梯环境中的人机交互。
• 关键词: 电梯机器人、人类接受度、空间规范、机器人登乘区、拥挤、空间距离学、可达性、虚拟现实实验、交互设计、跳跃登乘策略。

背景与问题

• 问题 / 挑战: 现有关于电梯中人机交互（HRI）的研究主要集中在导航和定位方面，但未能明确提出机器人登乘的具体可行性标准。拥挤和空间冲突仍是未解决的挑战。
• 意义: 电梯是高层建筑中重要的共享基础设施，机器人的高效使用可以减少延误并提高服务效率。然而，社会上不可接受的机器人行为可能引起不适和排斥，从而限制其部署。
• 动机与相关工作: 先前的研究强调了空间距离学、社会规范和礼貌交互提示对接受度的重要性，但未解决动态登乘决策问题。本文基于这些见解，正式化空间阈值并提出适应性策略，以优化电梯机器人登乘行为。

解决方案

• 提出的方法: 引入机器人登乘区（Robot Boarding Area, RBA）——一个为机器人设计的专属进入区域，并基于空间可用性和拥挤程度建模人类接受标准。评估适应性跳跃登乘策略。
• 创新点:
  1. 正式化机器人登乘可行性的空间阈值。
  2. 提供实证证据，展示RBA占用和电梯拥挤如何影响接受度。
  3. 确定在拥挤条件下跳跃登乘策略是一种社会上可接受的替代方案。
  4. 提供共享电梯环境中机器人行为和沟通的实际设计原则。
• 过程与关键技术:
  • 根据机器人占地面积和空间距离学边界定义RBA几何形状。
  • 开展两项研究：在线问卷调查（N=365）测试空间接受标准，以及虚拟现实实验（N=30）评估登乘策略和交互模式。
  • 使用混合模型和重复测量方差分析（ANOVA）分析接受度，重点关注拥挤程度、RBA占用情况和沟通效果。

研究结果

• 具体发现:
  • 当RBA被占用时，接受度显著下降，在不同条件下不接受的几率增加了4.16到43.00倍。
  • 在高拥挤条件下（9名乘客），跳跃登乘策略更受欢迎，相较于直接登乘，满意度提高了1.12，接受度提高了1.13。
  • 语音交互提高了清晰度以及对机器人能力、安全性和舒适度的感知，但无法弥补空间受阻的情况。
• 相较基线的优势:
  • 在拥挤场景中，跳跃登乘策略优于强制登乘，表现出社会敏感性并减少不适感。
  • 语音+文本交互相比仅文本交互，增强了理解力和信任感。
• 实验 / 评估:
  • 研究1（在线问卷调查）：测试了44种电梯场景下的空间接受标准，场景中乘客数量和RBA条件各不相同。
  • 研究2（虚拟现实实验）：在控制拥挤水平（5、7、9名乘客）的条件下，比较了登乘与跳跃策略以及交互模式。
  • 指标：满意度、接受度、感知能力、安全性、舒适度以及对机器人意图的理解。
• 局限性与未来工作:
  • 人口统计多样性有限（单一公司样本）且仅使用一种机器人类型。
  • 虚拟现实缺乏真实世界中的细微社会线索；需要实地研究以验证生态有效性。
  • 未来工作应细化6名乘客的边界规则，探索多模态交互设计，并测试不同机器人尺寸和环境的普适性。

总结

本研究正式化了电梯机器人登乘的人类接受标准，引入了机器人登乘区（RBA）作为关键的空间决定因素。实证研究表明，RBA占用和电梯拥挤显著降低接受度，而跳跃登乘策略在拥挤条件下提高了满意度。语音交互增强了清晰度和信任感，但无法弥补空间受阻的情况。本文提出了实际设计原则，包括保守的登乘阈值、选择性沟通和适应性行为，以指导社会上可接受的机器人部署。未来研究应在多样化的人口统计和真实世界环境中验证研究结果，细化空间规则，并探索多模态交互策略。