使用虚拟现实对类人机器人的外观和性能进行心理评估
摘要
当服务机器人打算在人口中工作时，必须考虑用户的心理接受。 我们评估这种心理效应使用虚拟现实，而不是实际的机器人。 主体在查看机器人的计算机图形（CG）图像之后填写问卷。 基于调查问卷，我们确定了潜在的心理效应。 在早期的工作中，我们定义了机器人onviewers使用abstractbotmodel的印象.Herewede影响机器人的外观和性能对用户，不同的参数。 我们还定义印象的变化，因为颜色被认为是显着的人类心理学，与机器人的外观和性能相同。
一、介绍
已经引入娱乐和服务的社会环境中的多样性，例如AIBO [1]和Paro [2]。心理接受机器人的外观和性能是非常重要的。这样的机器人必须例如在身体和心理上是安全的和无威胁的。在机器人的心理评估中，Nomura等人提出测量人类对机器人的恐惧，并对人类对机器人的印象进行问卷调查[3] [5]。 Gortz等人定义了与人形外貌相对应的最佳任务[6]。 Robins和Woods等人评估了儿童如何通过外观处理机器人的变化[7] [8]。使用语义差异（SD）方法，Kanda等人研究人类和机器人的互动和印象[9]。使用实际机器人的研究经常不能充分地阐明那些影响用户心理作用的机器人参数，或者用作设计新机器人的指导。为了反映机器人设计和性能的心理评估，我们必须定义设计参数 - 外观，颜色，大小，材料，运动速度 - 对人类心理产生影响。这需要对使用具有不同参数的许多机器人的对象的重复实验，这些机器人的性能 - 在成本和时间上是不可行的。为了解决这些问题，我们建议使用虚拟现实（VR）评估人类心理学[10] - [12]。受试者通过头戴式显示器，沉浸式投影3D显示器CAVE [13]等呈现CG机器人，并且在问卷中询问他们的印象以帮助确定他们的心理状态（图1）。 CAVE向受试者显示实际尺寸模型，给他们一种现实感。 VR是容易和便宜的。
我们以前使用简化的变形机器人模型来评估机器人外观，以消除由于过多的参数或先前的机器人图像产生的影响[14]。 Hyejin等人也使用VR评估外观[15]，确定实际的机器人性能和外观可以显着地影响人类的心理学[9] - [12]。 机器人颜色是影响人类印象的另一个重要因素[16]。 我们使用抽象模型来评估机器人性能和外观对人类的心理效应。
二、心理评估
受试者在通过SD方法观察图像和他们的印象后呈现问卷调查[18]。调查问卷有38个形容词对，评分为1到7个（表1）。在每个表中正形容词列在左列，但在实际问卷中，一些形容词对出现在相反的列，以防止任何偏见。对每个形容词对进行的因子分析数字地显示了在七级标度上评分的问卷结果，其中给出更高评级的正形容词。基于使用重复主因子提取因子之后的因子和特征值之间的差异获得最优因子解数。每个因子的内容被解释为在Varimax旋转之后因子负载等于或大于给定绝对值的项目（形容词对）。确定因子溶液数以满足两个条件：·在观测参数的相关系数矩阵（Guttman标准）中，特征值的数量为1.0或更大。 bull;在横坐标上绘制特征值数字，在纵坐标上绘制特征值，紧接在变得非常小之前的特征值的数量构成了称为Cattells scree-test的因子。
三、评价人形机器人的外观和性能
A.实验
在以前的机器人外观[14]中，我们设法定义机器人部件变化时的印象变化，首先设置参考模型，并生成一个比较机器人模型，其零件的尺寸不同于参考模型，并进行问卷调查评估印象（图2）。参考机器人模型为1540 [mm]长，链接比与人型HRP-2 [17]相同。 （图3），并使用具有是参考模型的两倍或一半大小的八个比较模式。表2显示了在每个形容词对旋转方差矩阵之后的因子负载和公共性。因素被单独解释，注意形容词对，为红色，其因子负荷绝对值为0.60或更大。 bull;在因子1中，给出领导印象的“大”和“可靠”项目，给出积极印象的“积极”和“积极”项目具有高因素负荷，除了负荷在其他因素中较高的项目。我们将因子1称为“领导/活动”因素。
bull;在因子2中，诸如“喜欢”，“可爱”和“舒适”之类的项目具有高因子负载，因此我们将因子2解释为指示机器人友好性，可访问性和友好性。 bull;在因子3中，除了负载在其他因素中较高的项目之外，诸如“快速”，“快速”和“敏感”相关动作移动的项目具有高的因子负载，因此我们将因子3称为“敏捷性”因子。 A，H，U和L表示整个机器人，H头部，U上身（躯干），L腿部，所有尺寸都不同于参考模型，F“胖”和T“ “基于这些结果，我们使用由参考机器人模型和静态压痕最大的两个机器人模型组成的三个机器人模型来评估外观和性能的组合。特别地，我们从外观和性能的组合中选择两个机器人模型，其满足以下标准：·对于从先前实验的分析结果提取的三个因子，外观和性能的组合在T检验中在5％水平处显示出显着的不利。 bull;外观和性能的组合，其平均因子得分对于前面实验中的所有三个因素都是负正和负。简而言之，我们选择图3（b）中的机器人模型模式（AT），其整体尺寸为参考机器人模型的一半，图3（e）中的机器人模型模式（UF）包括手臂，是参考机器人模型尺寸的两倍。在图4和图5中，显示了实验性能和性能的进行，当观察图像时，受试者坐在椅子上以消除来自机器人的可能影响受试者印象的眼睛高度差异，向机器人模型查找，该机器人模型从主体的1 [m]向前和3 [m]开始，并沿着主体前面的线1 [m]行进。模型使用三个步幅模式10 [cm]，20 [cm]和40 [cm]长度以恒定的速度行走。图像每个图案呈现25秒。以具有20 [cm]步幅作为参考外观的参考机器人模型（K），与其它八个模式进行比较。除了参考之外的模型被随机呈现以防止由于呈现序列的偏倚。使用CAVE对27名受试者进行--15名男性和12名女性 - 年龄19至66.实验中使用的形容词列于表1（a）中。
B.因素
分析一旦受试者观察到所选择的机器人模型的图像，将它们的印象进行参考外观和比较外观的比较，使得我们能够确定三个因子方案是合适的（第II节）。表3示出了在方差矩阵被旋转之后每个形容词对的因子负载和公共性。基于绝对因子负荷（红色）为0.60以上的项目，解释各个因素的内容。 bull;在因子1中，诸如“喜欢”，“一个能力”和“舒适”之类的项目具有高因子负载，因此我们将因子1解释为表示机器人友好性和友好性，称为因子1是“一个好处”因子。
bull;在因素2中，排除负荷超过其他因素的项目，例如“大”和“可靠”给出领导印象的项目以及表示坚固性和鲁棒性的“勇敢”和“勇敢”具有高因素负荷， 2“领导/勇气”因素。 bull;在因子3中，除了负荷超过其他因素的项目，诸如与机器人运动相关的“快速”，“快速”和“敏感”项目具有高因子负荷，因此我们将因子3称为“敏捷性”因子。
C.由于外观和性能变化对因素的影响分析
图6绘制了因子，在纵坐标上绘制平均因子得分，在横坐标上绘制跨度。 K，AT和UF表示外观变化，10步幅为10 [cm]，20步幅为20 [cm]，40步幅为40 [cm]。对所有组合进行T检验以确定统计学意义。对于一个有效因子（图6（a）），与参考模型具有相同跨度的模型模式，即20 [cm]，显示因子得分的变化很小，这取决于不同的外观，机器人以与参考机器人产生类似的效果，而不考虑外观上的差异。对于机器人步幅与参考机器人步幅不同的情况，即10 [cm]和40 [cm]，三种外观中没有一种出现一致的趋势，这表明这是由于个体差异造成的效应。因此，我们认为性能和外观的某些组合将确保适当的行走和增强或降低功效。
对于领导/勇气因素（图6（b）），具有不同外观的差异显着（p lt;0.01），即UF具有非常高的因子得分，而K和AT意味着领导/勇气只有通过扩大机器人躯干。对于敏捷性因素（图6（c）），10 [cm]，20 [cm]和40 [cm]的较小步幅显然具有更高的外观因子得分，意味着较短的步幅而不是较长的步幅将给出较大敏捷的印象。随着时间的推移，机器人平衡的不确定性可能导致机器人平衡。换句话说，具有与参考机器人模型相同的平衡的机器人模型给出了与参考机器人模型相同的高灵活性的印象。具有大型躯干的模型给出了低敏捷性的印象。这些发现表明不同的步幅给出了非常不同的印象，而不是仅通过性能表现来决定。我们观察到来自上述实验的因子组成的差异。在功能因素中可以看到小的差异，但是领导力/勇气和敏捷性因素在性能增加时在组成上有一些不同。在以前的实验中，在同一因素中看到领导和活动，但是由于附加性能，与活动密切相关的“活动”的形容词对被吸收到敏捷性因子中。提供对机器人的附加性能，活动程度可能已经连接到对于敏捷性的形容词对，诸如“快速”。在之前的实验中，与领导/活动因子和敏捷性因子几乎相同地相关的“轻”，“小”和“敏感”形容词对已经改变，由于额外的表现，影响了领导/勇气因素。在单独的外观评价中，在表示机器人运动的形容词“快”和“快”之间存在强烈的正相关性，以及诸如“轻”，“小”和“彼此的连接变得松散，“快速”和“快速”变得独立，并且这种形容词对之间的相关性保持为“轻”，“小”和“精细”和“可依赖“。
四、类人机器人颜色的评估
A.实验我们通过以不同的方式改变颜色来评估类人机器人颜色（参考机器人模型（K），图2）。颜色被选择为与彩色图像互补[16]。使用N5作为参考，我们比较参考颜色和YR / V（0），RP / P（Mp），Y / P（Y），B / P（AQ），RP / （V），PB / V（U），R / Dk（Mh），GY / Dk（I）和B / Dp（PK）。 （图7和8）。机器人在投影显示器上以3D显示。主体 - 21，由15个男人和6个21-74岁的女性组成，位于机器人投影的屏幕前方1.5 [m]处，并且当机器人旋转时从各个角度观察机器人。机器人随机呈现30秒。评估的形容词对显示在表1（b）中。 B.因素分析受试者必须评估参考和颜色机器人的印象。提取因子（第二部分）使我们得出结论，三因素解决方案是最合适的（表4）。我们解释因素，考虑因素负荷为0.60或更高（红色）的项目。 bull;对于因素1，诸如“fond”和“a ff able”之类的表示机器人中的置信度的“安静”和“安全”项目具有高因子负载，因此我们解释Factor1表示友好性，友好性和置信度称为因子1“ “因素。
bull;对于因子2，与机器人运动相关的诸如“快速”和“快速”等项目具有高因子负载，因此我们将因子2称为“敏捷性”因子。 bull;对于因子3，诸如表示机器人结实性和鲁棒性的“勇敢”和“强”等项目具有高因子负载，因此我们将因子3称为“勇气”因子。
bull;对于因子2，与机器人运动相关的诸如“快速”和“快速”等项目具有高因子负载，因此我们将因子2称为“敏捷性”因子。
bull;对于因子3，诸如表示机器人结实性和鲁棒性的“勇敢”和“强”等项目具有高因子负载，因此我们将因子3称为“勇气”因子。 C.印象的颜色变化的分析
图9在每个因子的横坐标上绘制了纵坐标上的平均标准因子得分和机器人模型。诸如O，V等字母表示机器人的颜色。对所有组合进行T检验以确定统计学意义。除了Mz和V之外，
对于一个有效/置信因子，一组颜色-O，Mp，Y，AQ-呈现软图像具有较高的分数，另一组颜色 - U，Mh，I，PK-图像具有较低的分数，表明一个功能和置信度取决于颜色渲染硬或软图像。 Mz和V具有低的因子得分，尽管他们的图像。图10显示了由项目（形容词对）构成一个功能/置信因子的平均因子得分。 Mz和V对“轻心”具有高分，并且Mz对于诸如“发光”，“放松”和“温暖”的项目具有显着的高分数 - 与组O，Mp，Y和AQ相同，诸如“休息”，“安全”，“友好”和“友好”的项目的低平均值形成了功能和置信的基础。问卷有一些响应，指示紫色的颜色，如V和Mz渲染图像“病态”，这可能是为什么这些形容词项目的分数低。对于敏捷性因子（图9（b）），诸如Mh，I和PK的亮度和饱和度低的颜色具有低于零的因子负载。亮度高的诸如O，Mp，Y，AQ，Mz和V的颜色以及亮度低但饱和度高的U的颜色具有高的因子得分，这表明敏捷性与亮度密切相关，通过增强机器人的颜色的亮度或饱和度来改善机器人敏捷性的颜色饱和度。对于勇气因子，诸如Mp，Y和AQ的颜色，亮度高但饱和度低，通常具有低的因数因子。这样的颜色在不管饱和度的情况下都具有高的分数。在亮度和饱和度之间存在5％的差异。在亮度和饱和度高的颜色中，O具有高的因子得分，但Mz和V得分低。对于Mz和V，如对因子1解释的呈现图像“病态”的紫色的颜色似乎有助于低分。我们因此得出结论，颜色高亮度和饱和度提高了印象的勇气，除了紫色的颜色，这使图像不利。
五、结论
使用虚拟现实来评估人类对机器人的心理学，我们进行了实验，以评估人类机器人的外观和性能的印象。 CG模型呈现给受试者，并通过SD方法评估其印象。我们从配置/性能实验得出以下结论：bull;印象评估的因素分析表明了三个因素：灵活性，灵活性和领导/勇气。 bull;领导/勇气主要受机器人外观的影响，但很少受到机器人性能的影响。 bull;通过大步走，但通过扩大机器人躯干来减少灵活性。我们从颜色实验得出以下结论：bull;印象评估的因素分析，指出三个因素：一个灵活性/信心，敏捷性和勇气。 bull;通过着色机器人渲染柔和的图像，提高了功能/置信度。 bull;勇气随着颜色饱和度的降低而减小。使用CAVE，我们向受试者呈现了真实到规模的VR模型，并通过改变参数确定心理效应的显着变化。使用VR进行印象评估的一个优点是实验不需要实际的机器人或测试设置。这在设计新的机器人或性能时是有效的。待解决的问题包括通过另外的实验（例如，改变其它参数或调查深度中的个体参数）并且引入客观评估（例如生理指数）并将其应用于机器人生产中来为类人机器人外观和性能开发心理评估指数适当考虑哪些印象。
心理评估数据分类方法的比较与分析
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