Breaking the 15% Barrier: A Real-World Data-Driven System for Proactive Social Robot Triggered by User Nonverbal Cues
突破15%的障碍:一个由用户非语言线索触发的、用于主动社交机器人的真实世界数据驱动系统
机构 * Kyushu Institute of Technology(九州工业大学) ; CyberAgent(CyberAgent公司) ; The University of Osaka(大阪大学)
专题命中 其他VLM :vision-language model(abstract)
AI总结 研究零售商店中服务机器人交互,发现非语言行为触发机器人话语占比15.3%。通过分析客户行为定义非语言线索,开发识别器和对话框架,能基于非语言线索实现主动机器人响应,还进行了离线评估和展示在线原型。
Comments 8 pages, accepted as a conference paper for IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2026)