A survey on the design and evolution of social robots — Past, present and future
Notice bibliographique
Résumé
Despite the relatively young age of Human–Robot Interaction (HRI) as a field, there is a large volume of research on advances in robot hardware, software and behavior. The goal of this article is to survey trends in social robot design, to provide an evidence-based approach and guidelines that can inform future social robot development. To this end, this article systematically reviews the evolution of social robots with a focus on their applications, technical features and design. In total 9920 articles from ACM Digital Library (n=4223) and IEEE Explore (n=5697) were reviewed. In order to make this review as inclusive as possible, a broad definition of social robots was used to make decisions about inclusion/exclusion of a given social robot during the review process. As a result, a total of 344 social robots were examined in the review with features being embodiment, mobility, total number of degrees of freedom, existence of a manipulator, size, weight, shell build, applications, target user group, commercial availability, social software capabilities, sensors, interaction modalities, face, software extension capability and initial release year. This resulted in a rich dataset with detailed information about the social robots used in the HRI field. We also provide design guidelines for social robots to inform future research. Findings of this review may help both researchers & practitioners to select, and/or design, the best social robot for their particular experiment or application scenario.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».