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摘要 - 成功采用工业机器人将在很大程度上取决于他们在人类环境中安全有效运作,进行自然交流,了解用户并直观地表达意图的能力,同时避免了不必要的干扰。要达到这种高级人类机器人互动(HRI)的高级水平,机器人需要征服并结合其用户的任务和环境的知识,并采用多模式的交流方法,并结合语音,运动,凝视和其他方式的表现力提示。本文介绍了几种设计,增强和评估非类人生物工业机器人的表达性HRI系统的方法。我们提出了一个小型拟人化机器人的概念,该机器人是其非类人生物宿主的代理,例如叉车。我们使用视线跟踪和运动捕获来量化用户如何看待机器人并衡量任务进度,为该机器人开发了一个多模式和LLM增强的通信框架,并在几个实验室实验中进行了评估。

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