Social Impressions of the NAO Robot and its Impact on Physiology

要約

ロボットの社会的応用には、社会的パラダイムとさまざまなグループの異質性に関して本質的な課題があります。
これらの課題は、社会的受容性、擬人化、好感度、ロボットとの過去の経験などの形で表される可能性があります。この論文では、NAO ロボットのさまざまな音声と動作タイプが社会にどのような影響を与えるかを説明するために、定型発達の成人のグループを検討しました。
ロボットの知覚される安全性、擬人化、好感度、生命力、知覚される知性。
さらに、一元配置分散分析 (ANOVA) を使用してこの分析を実行するために、以前のロボットの経験も考慮されています。
さらに、これらのさまざまな様式が人のさまざまな生理学的反応を引き起こすことも実証します。
この分類は、2 つの異なる深層学習アプローチ、1) 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、および 2) 記録された血液量脈拍 (BVP) データに対するグラミアン角場を使用して行われました。
これらのアプローチはどちらも、4 クラス分類で偶然よりも高い精度 25% を達成します。

要約(オリジナル)

The social applications of robots possess intrinsic challenges with respect to social paradigms and heterogeneity of different groups. These challenges can be in the form of social acceptability, anthropomorphism, likeability, past experiences with robots etc. In this paper, we have considered a group of neurotypical adults to describe how different voices and motion types of the NAO robot can have effect on the perceived safety, anthropomorphism, likeability, animacy, and perceived intelligence of the robot. In addition, prior robot experience has also been taken into consideration to perform this analysis using a one-way Analysis of Variance (ANOVA). Further, we also demonstrate that these different modalities instigate different physiological responses in the person. This classification has been done using two different deep learning approaches, 1) Convolutional Neural Network (CNN), and 2) Gramian Angular Fields on the Blood Volume Pulse (BVP) data recorded. Both of these approaches achieve better than chance accuracy 25% for a 4 class classification.

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