SGER: Investigating the Utility of Affect Mechanisms in Mixed Human-Robot Teams
SGER:研究情感机制在人机混合团队中的效用
基本信息
- 批准号:0746950
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2007
- 资助国家:美国
- 起止时间:2007-09-01 至 2009-02-28
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Affect is deeply intertwined with cognition in humans and can influence problem solving and decision making strategies, or evaluations of social situations, among many others. For robots working with humans in teams this means that being aware of human affect and adapting their behavior based on human expectations about how to respond to human affect might not only lead to more natural interactions, but also improve the performance of human-robot teams. Currently, there is only one preliminary study that attempts to quantify objectively the effect of robotic affect expression on task performance in a mixed human-robot team.This project will build collect further evidence for the utility of using affect mechanisms in robotic architectures. Specifically, the project will investigate whether selectively using affect modulations of spoken language output generated by the robot in response to human stress due to high cognitive load, detected either in the human voice or via physiological sensors attached to human subjects, can improve the performance of human-robot teams. Moreover, it will be determined if the outcomes depend on the frequency of interactions as well as the interaction distance, comparing face-to-face interactions with remote interactions via a video link.
情感与人类的认知密切相关,可以影响问题的解决和决策策略,或对社会情境的评估等。 对于在团队中与人类一起工作的机器人来说,这意味着意识到人类的影响并根据人类对如何响应人类影响的期望来调整它们的行为可能不仅会导致更自然的交互,而且还可以提高人机团队的表现。 目前,只有一项初步研究试图客观地量化机器人情感表达对人机混合团队中任务绩效的影响。该项目将为在机器人架构中使用情感机制的效用收集进一步的证据。 具体来说,该项目将研究是否有选择地使用机器人生成的口语输出的影响调制来响应人类因高认知负荷而产生的压力(通过人类声音或通过连接到人类受试者的生理传感器检测到),可以提高机器人的表现。人类-机器人团队。 此外,通过比较面对面交互与通过视频链接的远程交互,将确定结果是否取决于交互频率以及交互距离。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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