伴侣机器人:一种儒家辩护

深入检讨两种反对伴侣机器人的儒家理由:代表论与尊严论,发现其论证并不成立。从儒家妇道的角度可以为伴侣机器人的设计、开发、使用提供一种新的辩护:伴侣机器人完美实现了儒家对妇道的要求,与此同时,作为物品,它又可以使儒家摆脱有关“物化女性”的责难。因为伴侣机器人本质上是一种替代方案,所以无须担心伴侣机器人会导致真人伴侣的减少从而使人类文明难以为继。

人机之爱可以取代人类爱情吗——兼论伴侣机器人的设计伦理

伴侣机器人的问世对人类现有的婚恋模式和情感模式造成了冲击。从亲密关系的视角来看,人机之爱与人类之爱存在本质的区别,因此,借助伴侣机器人实现恋爱或性生活的满足只是一种生理性的满足,它无法达到人类精神性满足的层次,故而是有缺陷的。由于伴侣机器人难以与人类建立类似于人类之爱的浪漫情感关系,完全顺从市场需求去设计伴侣机器人又可能引发性别不平等的问题,因此,如何设计符合伦理要求的伴侣机器人就成为一个关键性问题。鉴于此,伴侣机器人的设计伦理应考虑避免欺骗、防范性别不平等及防范社交隔绝等三个方面的问题。

儿童智能陪伴机器人的情感化设计研究

儿童智能陪伴机器人设计基于以人为本的设计理念,旨在为儿童提供更加智能化、情感化的陪伴体验。设计以情感化设计为核心,结合人工智能技术为儿童打造一个能够理解、感知和回应他们情感需求的智能陪伴机器人。机器人采用了自然语言处理技术,有效提升了孩子们的语言交流能力。儿童智能陪伴机器人设计是一种未来趋势,它不仅可以为家庭教育和儿童娱乐领域带来较大的变化,还可以为孩子们提供一个安全、可靠、有趣的学习环境和娱乐环境。

基于社会支持理论的老人辅助社交机器人设计策略研究

以提升老年辅助社交机器人的社会支持水平为目标,明确老人社交机器人产品的设计重点。基于社会支持理论的多元维度,结合产品调研与用户调研分别从情感、信息、评估、工具及认知5个支持维度分析辅助社交机器人的设计要素,并得出关于设计要素的用户需求程度。根据用户需求内容,提出5项基于社会支持理论的辅助社交机器人设计策略。为相关群体智能产品的设计开发提供思路与参考。

基于FAST和QFD的养老陪伴机器人用户体验设计研究

为提升养老陪伴机器人的使用体验,提出基于FAST和QFD的养老陪伴机器人体验设计方法。首先,将老年用户作为研究对象,通过对其需求的分析和抽取,将其划分为不同的类别,对用户需求进行属性归类。其次,利用FAST对养老陪伴机器人的功能进行分解,获得养老陪伴机器人功能树。然后,引入养老陪伴机器人的功能架构导入到QFD中,建立质量屋模型,并以此为基础,构造用户需求与设计特征之间的关系矩阵。确定了老年用户需求中各设计特征的重要度。最后,通过设计特征转化成养老陪伴机器人功能定位,指导产出养老陪伴机器人用户体验设计方案。研究结果表明,方法可以有效地挖掘用户需求,并将用户需求充分合理地转化成设计要素用于设计实践,优化了养老陪伴机器人用户体验设计流程,用于提高产品设计的质量。

学前儿童对陪伴机器人的生命感知及其交互机制

从理论上说,作为新一代智能电子产品的儿童陪伴机器人在儿童陪伴与教育方面较电视和手机具有独特优势。本研究基于儿童认知发展理论,运用问卷法、情绪模拟法、行为观察法探究学前儿童对陪伴机器人的生命感知及其在交互中表现出的情绪唤醒和行为诱导效应。结果证实多数学前儿童认为陪伴机器人是具有情感属性的人工制品,愿意和陪伴机器人做朋友;随着年龄增长,学前儿童对陪伴机器人的情绪识别率和交互行为显著增加;当陪伴机器人出现悲伤、害怕、生气等负向情绪时,学前儿童会表现出显著的接近趋势和亲社会行为。未来关于儿童陪伴机器人的设计研发应考虑儿童的年龄差异,注重其对儿童亲社会行为的诱导,以更好地实现其辅助家长陪伴和教育儿童的功能。

基于BP神经网络的老龄智能陪伴机器人造型意象研究

老龄智能陪伴机器人是典型的适老化设计产品。为准确获取老龄智能陪伴机器人的造型意象特征,首先,对国内外相关研究现状进行分析。其次,通过结构性访谈等研究方法,剖析老龄人群的用户特征以及面对智能陪伴机器人的需求。然后,选取出代表性意象词汇与典型样本,通过对典型样本造型特征组合的量化编码以及代表性意象词汇归一化处理,根据隐节点方法确定网络拓扑结构,构建基于BP神经网络的机器人造型意象预测模型。最后,进行设计实践的应用验证,采用BP神经网络预测模型和实际用户回访评估对比,验证了理论研究的有效性。

用户感性需求驱动的儿童陪伴机器人情感化设计研究

挖掘儿童群体对于儿童陪伴机器人的潜在感性需求,对儿童陪伴机器人外观进行创新,使该产品更贴合儿童的感性需求。首先通过分析儿童陪伴机器人产品现存问题,结合情感化三层次理论对儿童需求进行整理,运用感性工学定量分析法将用户需求量化,提取设计风格语义,对儿童陪伴机器人进行创新设计,最后用里克特量表对方案进行验证。为学龄前儿童设计一款符合儿童情感偏好与审美的儿童陪伴机器人。为相关行业设计者提供新的设计角度与思路,为儿童陪伴机器人情感化设计提供参考。

基于AHP法和TOPSIS法的城市独居女性陪伴机器人优选设计

为了缓解城市独居女性在独居时产生的焦虑感、孤独感及独居期间所产生的安全隐患,因此设计一款适用于城市独居女性的陪伴机器人。文章首先分析了城市独居女性的特征及消费方式。其次,运用AHP法对评价要素的权重值进行计算排序,以此为指导进行方案优选设计。最后运用TOPSIS法构建评分矩阵,求取正负理想解,得到最优设计方案。这有助于提高产品设计和方案选择过程的科学性,为城市独居女性的陪伴机器人设计提供了新的思路。

基于E-Prime与感性工学的陪伴型机器人造型设计

设计应当关注感性需求,外观造型是影响产品使用感受的重要因素。为提升用户体验,运用心理学行为研究实验生成软件E-Prime对陪伴型机器人造型设计展开研究,设计认知实验构建感性意象与设计要素的映射关系,提取较佳设计输出方案,探索设计方向并优化设计流程,为挖掘用户情感需求提供目标性更强的设计方法。

针对倦怠情绪的青年家庭智慧陪伴机器人设计

当下社会模式的青年人周围充斥着竞争与金钱消费,导致部分青年人对工作生活失去了目标与活力,进而在周而复始的生活中产生倦怠情绪。为了摆脱倦怠情绪、点燃青年人生活激情,文章从智慧型陪伴机器人设计角度出发,找寻倦怠情绪的起因与人群特征;结合现有陪伴产品和情绪缓解产品案例分析;最终进行缓解、疗愈青年人倦怠情绪或点燃青年人生活激情的智慧型陪伴产品设计研究。给青年人的生活状态寻求一种精神陪伴和稳定情绪的可能。

基于KANO-AHP-FAST的病房陪护机器人设计

文章从用户需求和用户体验出发,分析面向老年患者的病房陪护机器人产品设计策略。采用KANO-AHP-FAST模型,从老年慢性病患者角度对病房陪护机器人功能需求进行定量和定性的分析,获得综合权重,建立产品功能模型,确定产品结构模块和关键技术,提高产品设计的科学性和目的性。结合老年用户生理和心理认知特点优化用户体验,建立多通道的自然交互界面,提出适老化的人机交互设计思考,为病房陪护机器人的设计提供参考。

基于感性工学的儿童陪伴机器人造型设计

目的为了满足儿童群体对家庭陪伴型机器人的审美及情感需求,更好地感知体验造型形象,提高儿童陪伴机器人造型的创新性和差异性,让父母和孩子更加青睐。方法运用感性工学理论,构建了儿童陪伴机器人意象造型与感性认知映射模型,采用语义差异法和Likert量表对代表性样本进行感性意象认知分析,通过SPSS软件统计感性意象词汇测量数据,进行主成分分析和因子系数数量化分析,语义量化分析得出主要造型特征影响元素,依据主要的影响元素对儿童陪伴机器人进行造型设计。结论明确意象造型与感性认知的映射关系以及感性需求相关性分析的方法,将无形的感性意象词汇转化为有形的造型设计元素,可以有效指导儿童陪伴机器人进行造型创新设计,为该行业的产品造型研究方法提供参考。

基于ROS的自主家庭陪伴机器人设计

针对目前留守儿童、空巢老人以及行动不便之人缺乏陪伴的问题,设计了一种自主家庭陪伴机器人。基于机器人操作系统(ROS)架构,首先以Jetson TX1为核心搭建了自主移动的家庭陪伴机器人,然后进行软件设计,使其不仅能与人进行自然语言交流,还能使用眼部表情和仿人上肢进行肢体交流,以及通过用户界面(UI)实现人机互动等工作。经实物测试,验证了该机器人设计的合理性,能满足日常家庭的陪伴工作,并可对其继续开发以胜任更多工作。

基于Camshift和粒子滤波的老人陪护机器人人脸跟踪

使用Camshift算法进行老人陪护机器人的人脸跟踪,并针对家居室内环境和人脸跟踪的非线性非高斯的特点,引入粒子滤波的方法进行运动预测估计,对己有颜色特征提取算法进行改进,从而提高了跟踪的准确性和抗干扰能力。最后,在家庭室内环境下的实验验证了该视觉跟踪控制方法的实时性和有效性,为老人陪护机器人的交互提供了一种参考方案。

智能机器人工作站仿真实时系统构建方法

为实现工业机器人工作站中机器人位姿的实时监控、周遭设备的伴随仿真,使用Python语言基于RoboDK软件平台开发了具有与机器人实时数据交互功能、与PLC信号交互功能的系统。实现机器人位姿在线监控并实时模拟以及与周遭设备伴随仿真,并设计相关人机交互面板。测试效果表明,此两大功能有效解决了虚拟工作站与实际工作站之间实时仿真问题,实现了机器人工作站伴随仿真功能。它满足了数字化工厂的需要,并拓展了相关RoboDK软件功能。

基于NAO平台的自闭症儿童陪护机器人设计与实现

NAO机器人是目前应用最为广泛的人形机器人之一,将NAO机器人平台与自闭症儿童治疗智能陪护的实际需求相结合,利用传感器、扬声器及摄像头等多硬件集成,结合Choregraphe、NAOqi及监测器等编程开发软件平台,设计一款陪护型机器人,该陪护机器人实现了人脸识别、智能避障、语音交互、物品抓取及视频监控等功能,以减轻医护人员工作负担、缓解自闭症儿童病情为出发点,具备很强的实际使用价值。

家庭陪伴机器人的仿人上肢设计及肢体交互

针对目前家庭陪伴机器人大都没有手臂而不能肢体动作交互的问题,设计了一双家庭陪伴机器人的仿人上肢,并进行了正运动学分析和肢体交互动作设计。首先进行了仿人上肢的机构设计,然后采用D-H方法对其进行正运动学分析,获取上肢在关节空间中的位姿,接着进行肢体交互动作的设计,最后与机器人本体融为一体进行测试。经实物测试,验证了该仿人双手臂设计的合理性,并为运动规划和开发机器人服务工作奠定了基础。

基于PAD情感模型的老龄智能陪伴机器人面部表情评估研究

目的为探索老龄智能陪伴机器人的表情设计特征,依据FACES国际表情数据库等,提取7种基本面部表情类型,得到老龄智能陪伴机器人表情样本21个。方法首先,基于PAD情感模型,对老龄智能陪伴机器人表情样本进行实验评估。实验自变量为老龄智能陪伴机器人的表情风格和被试年龄,实验因变量为表情设计的识别率、满意度和PAD量表得分。然后,通过数据统计分析,得出老龄智能陪伴机器人的表情风格、被试年龄与PAD量表得分之间的影响机制,进而得到影响老年人对智能陪伴机器人表情交互的接受度和情感反应规律。最后,通过实际设计案例验证研究方法的可行性。结论通过PAD情感模型测量数据统计分析,得到老龄智能陪伴机器人的表情交互设计特征和规律,为老龄智能陪伴机器人表情交互设计领域提供相关理论支持。

面向伴随型机器人同步运动的递进式步态时相检测算法

在面向伴随型机器人的研究中,步态时相检测是保持人机同步运动的关键。然而,提高检测精度需要收集和分析更多步态时相信息,这导致检测延时冗长,无法满足实时性需求。针对此问题提出一种面向伴随型机器人同步运动的递进式步态时相检测算法,主要依托惯性测量单元和贝叶斯信息准则构建概率生成模型的物理层和决策层,对步态时相进行初步的快速检测;当检测达不到判决阈值时,在决策层中引入记忆网络,预测下一段时间的步态时相参数,从而为概率生成模型提供更多的决策信息,并依据多次判决结果递进地完成步态时相精准的增量检测。实验结果表明:算法的步态时相检测准确率达97.8%;决策时间为28.3 ms,相较于自适应贝叶斯算法降低了约30%。