Robot Interactive Motion Design for Enhancing Mental Well-being
Notice bibliographique
Résumé
In today's society, characterized by complexity and the pervasive use of technology, individuals often find themselves under constant pressure in various aspects of life, whether at work or school.This continual stress can take a toll on mental well-being, leading to conditions like depression and anxiety.Fortunately, numerous therapies exist to alleviate these stresses, one of which involves the use of mental care robots designed to respond to human emotions.In this paper, we propose an auxiliary remedy for individuals experiencing depression, employing gestures and interactions facilitated by a robotic system.To address the emotional needs of individuals, we utilize a programmable mental care assistant robot named 'MIRO.'Unlike static therapeutic interventions, MIRO offers dynamic and responsive interactions tailored to the user's emotional state.By leveraging its array of exteroceptive sensors, including touch sensors, ultrasonic sonar sensors, and microphones, MIRO can interpret and respond to user input effectively.Furthermore, MIRO incorporates a sound localization scheme, utilizing dual sound sensors to locate and engage with users, akin to the responsiveness of a trained therapy animal.Understanding human emotions is paramount in providing effective support.We employ a valence and arousal model to categorize emotional states, enabling MIRO to adapt its interactions accordingly.When users exhibit signs of sadness or depression, MIRO employs various therapeutic behaviors aimed at alleviating distress.By mimicking the empathetic responses of a companion, MIRO enhances the efficacy of psychological counseling sessions, providing users with a sense of comfort and support.We propose using robots as emotional companions to alleviate depression.Our approach employs MIRO, a programmable robot, which adapts interactions based on user emotions, detected through sensors.MIRO's responsiveness, including sound localization, mimics therapy animals, enhancing psychological counseling effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».