机器人对话失败的行为响应研究

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人类与机器人将在家庭环境中日益协作，这将使用户在交互中遇到更多失败。机器人应能够通过检测人类用户的行为和社会信号来推断对话失败。本研究使用引导任务语料库，操纵机器人化身和时间压力，分析人类标注者对不同类型机器人失败时用户情感状态的评估。研究还训练了随机森林分类器检测机器人是否发生故障，并与人类标注者基准进行比较。结果表明，类人机器人增强了用户的视觉注意力反应；非类人智能音箱化身则更多使用语音行为响应失败。这对机器人故障检测机制具有重要意义，因为检测模型可能需要考虑机器人的物理设计。