Nonverbal communication for  the MOnarCH robot

Joana De Matos Fernandes de Matos e Sá

Key information

Authors:

Joana De Matos Fernandes de Matos e Sá (Joana De Matos Fernandes de Matos e Sá)

Supervisors:

João Fernando Cardoso Silva Sequeira (João Fernando Cardoso Silva Sequeira)

Published in

June 19, 2023

Abstract

Comunicação não verbal contribui positivamente para interações humano-robô. Ao capacitar robôs com ferramentas que os permitem comunicar de forma mais clara com seus utilizadores, estamos a facilitar a criação de laços entre humanos e robôs. No entanto, modular comportamentos não verbais apropriados para o efeito mantém-se um desafio dentro da área. Com isto em mente, este trabalho procura promover a clareza da comunicação entre o robô MOnarCH (MBot) e seus utilizadores. Para o efeito, foi desenvolvido um conjunto de comportamentos não verbais para o MBot, que foram combinados de forma a criar difenrentes perfis comportamentais robóticos. Uma metodologia baseada em várias ondas de experiências foi adoptada por forma a testar ods comportamentos desenvolvidos. Primeiro, foram realizados questionários online para avaliar os comportamentos de forma individual. De seguida, os perfis robóticos foram testados por meio de experiências presenciais realizadas em ambientes universitário e escolar. Por fim, uma foi realizada uma experiência para avaliar quais os comportamentos individuais do robô memoráveis a longo. As experiências contaram com mais de 1200 participações. Todos os resultados foram tratados utilizando estatísticas descritivas e inferenciais não paramétricas. Este trabalho apresenta várias contribuições o campo da robótica social. Estas incluem um roteiro de orientação para o design de comportamentos não verbais para robôs sociais, a introdução de métodos de análise estatística não convencionais e um algoritmo de detecção de pessoas baseado em dados de um sensor laser. Finalmente, a tese destaca a necessidade de ferramentas standard, adaptáveis a diferentes faixas etárias de participantes e duração de questionários. Nonverbal communication has been shown to positively contribute to Human-Robot Interaction (HRI). By providing robots with tools to communicate more clearly with their users, we are facilitating the establishment of meaningful connections between humans and robots. However, modulating appropriate nonverbal behaviors is still a challenge within the field. This research aims at promoting the clarity of communication between the MOnarCH robot (MBot) and its users. A set of nonverbal traits were designed for the MBot and combined to create autonomous robotic profiles. A methodology based on a set of experiment waves was adopted to test the developed behaviors. First, online surveys were performed to assess the individual traits. The robotic profiles were created and tested through in-person experiments that were carried out in university and primary school settings. Finally, a recall experiment was performed to assess which traits have long-term impact on users' perceptions. Overall, the experiments counted more than 1200 participations and all of the results were treated using descriptive and nonparametric inferential statistics. The work makes broad contributions to the field of social robotics, including a guidance roadmap for the design of nonverbal communication for social robots, the introduction of nonstandard statistical analysis methods to the field, and a people detection algorithm based on laser range-finder (LRF) data. Also, this research highlights the need for standardized measurement tools adaptable to different participant age groups and questionnaire durations.