。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2025年2月17日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.12.12.637574 doi:Biorxiv Preprint
摘要——载人航天任务(如月球和火星)正成为越来越多航天机构关注的焦点。确保机组人员安全着陆地外表面的预防措施以及将机组人员带回地球的偏远地区可靠的基础设施是任务规划的关键考虑因素。欧洲航天局 (ESA) 在其 Terrae Novae 2030+ 路线图中指出,需要机器人作为先驱和侦察兵来确保此类任务的成功。这些机器人将发挥的重要作用是支持在轨宇航员开展科学工作,并最终确保地面宇航员支持基础设施的正常运行。METERON SUPVIS Justin ISS 实验表明,监督自主机器人指挥可用于使用行星表面的机器人同事执行检查、维护和安装任务。实验中使用的知识驱动方法只有在出现任务设计未预料到的情况时才会达到极限。在深空场景中,宇航员必须能够克服这些限制。在 METERON ANALOG-1 ISS 实验中展示了一种更直接指挥机器人的方法。在这次技术演示中,宇航员使用触觉远程呈现来指挥地面上的机器人化身执行采样任务。在这项工作中,我们提出了一个通过扩展知识驱动方法将监督自主性和远程呈现相结合的系统。知识管理基于在以对象为中心的环境中组织机器人的先验知识。动作模板用于在符号和几何级别上定义有关处理对象的知识。这种与机器人无关的系统可用于对任何机器人同事进行监督指挥。通过将机器人本身作为对象集成到以对象为中心的领域中,可以通过制定相应的动作模板将特定于机器人的技能和(远程)操作模式注入现有的知识管理系统中。为了有效使用先进的远程操作模式(如触觉远程呈现),各种输入设备都集成到了所提出的系统中。这项工作展示了如何以与输入设备和操作模式无关的方式实现这些设备的集成。所提出的系统在 Surface Avatar ISS 实验中进行了评估。这项工作展示了如何将系统集成到国际空间站哥伦布舱中的机器人指挥终端中,该终端具有 3 自由度操纵杆和 7 自由度触觉输入设备。在 Surface Avatar 的初步实验中,两名在轨宇航员
摘要 - 我们在本文中描述了一种用户研究,在动画虚拟人类的背景下,比较了用户对众所周知的半自治头像和全身跟踪的头像的自我感知。我们旨在突出各个步行阶段中这些方法的优势和局限性。参与者走进了具有不同障碍的4个模拟环境。通过虚拟现实疾病问卷和一份专门研究用户感知和享受其头像下部的新问卷来量化这些结果。这项研究显示了半自治化头像的积极结果,尤其是在混乱的环境中。用户使用两种方法都保持相同的效率,在模拟内部超过45分钟后,他们没有疾病问题,并且为具有复杂障碍的环境提供了更好的享受结果。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2025年2月17日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.12.12.637574 doi:Biorxiv Preprint
抽象机器人化身作为远程通信的一种手段吸引了注意力。使用机器人头像在另一个位置与合作伙伴一起工作并与合作伙伴进行交流所需的要素之一是指向信息的运输,以共享对象和其他信息的位置。但是,尚未完全评估它在多大程度上被机器人化身(被视为其自身自我的自我)指向的手势,能够传达空间信息。在这项研究中,我们开发了一个机器人头像,该化身意识到了通信的远程接种,并评估了可以通过评估实验传达机器人头像指向的信息的程度。结果表明,使用类人动物通信机器人的机器人头像的指向手势传达的信息通常被传达有效。在机器人头像的情况下可以编程以指向正确的方向,发现信息在某种程度上通过手指向而无需使用夹具手指来传达信息。
。CC-BY 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本(未经同行评审认证)提供的,他已授予Biorxiv的许可证,以在2025年1月29日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.06.14.598683 doi:biorxiv Preprint
性骚扰被认为是一个重大的社会问题。近年来,社会虚拟现实(VR)中骚扰的出现已成为一个重要而紧迫的研究主题。,我们通过与VR用户进行在线调查(𝑁= 166)和与社交VR用户的半结构化访谈(𝑁= 18)来研究用户如何在社交VR中感知性骚扰,重点关注阿凡达出现的影响。此外,我们得出了用户的响应策略来进行性骚扰,并获得了对平台法规的见解。这项研究通过研究化身出现对用户对性骚扰的看法的调节作用以及发现响应策略背后的根本原因,从而为社会VR中的性骚扰研究做出了贡献。此外,它提出了平台设计和监管域中的新型前景和挑战。
这项研究是通过Michael J.福克斯帕金森研究基金会(MJFF)。为了开放访问,作者已通过公共版权许可将CC应用于所有作者接受的作者手稿。
先前的研究表明,使用虚拟形象结合反馈和建模进行模拟儿童性虐待 (CSA) 面试训练可以提高面试质量。然而,为了使这种方法具有可扩展性,面试官问题的分类需要自动化。我们测试了一个自动问题分类系统来处理这些虚拟形象面试,同时还提供自动干预(反馈和建模)以提高面试质量。42 名专业人员在线进行了两次模拟 CSA 面试,并在第一次面试后随机获得不干预、反馈或建模。反馈包括所指控案件的结果和对面试官问题质量的评论。建模包括学习要点和说明好坏提问方法的视频。在主要类别(推荐与不推荐)中,人工操作员和自动分类在问题编码方面的总一致百分比为 72%,在考虑 11 个子类别时为 52%。干预组从第一次面试到第二次面试有所改善,而无干预组的情况并非如此(干预 x 时间:p = 0.007,η p
* 维度 描述 z1 space-nokey 当角色没有按键时,代理按下了空格键 z2 space-withkey 当角色有按键时,代理按下了空格键 z3 stepback 精灵撞到了另一个精灵 z4 kill-nokey 当角色没有按键时,精灵杀死了角色 z5 kill-withkey 当角色有按键时,精灵杀死了角色 z6 sword-kill 代理用剑杀死了敌方精灵 z7 getkey 代理拿起了一把钥匙 z8 touchgoal 代理用钥匙触碰了目标并赢得了游戏 表 1. GVG-AI 游戏 Zelda 的受限 MAP-Elites 维度