基于情绪体验的ASD儿童干预APP角色造型研究

目的 面对我国ASD儿童数量逐年上升的情况,为干预APP角色造型设计提供优化设计思路,提出一种基于情绪体验的卡通角色造型设计研究方法。方法 首先,结合文献从20余项HRV指标中筛选出8项代表性HRV指标,通过HRV实验收集8项指标数据;其次,结合改进的语义量表整理情绪体验得分;再次,运用逐步回归分析法筛选出对情绪体验得分影响最大的3项HRV主因子;最后,建立多元回归方程,探求情绪体验得分与3项HRV指标间的回归关系。结果 研究发现,ASD儿童对三类角色中的器物角色的情绪体验反馈最为明显,且具有方圆形主体轮廓和梯形、圆形组合部件的器物角色能够提高LF/HF、SDNN,并降低M–HRT,进而获得愉悦的情绪体验。结论 融合改进的语义量表建立情绪体验与3项HRV指标间的多元线性回归模型,为ASD儿童干预APP卡通角色造型的设计与方案评价提供了理论依据,且符合ASD儿童情绪体验的角色造型设计能够激发儿童兴趣、提升交互体验、增强干预效果。     

基于眼动实验的ASD儿童陪伴机器人造型设计评价研究

目的 通过解析ASD儿童视觉偏好特征,提高陪伴机器人造型设计评价的有效性,为设计师及教辅人员提供参考。方法 首先调研整理目前市场上具有代表性的陪伴机器人造型样本,对样本进行灰度模式处理,制作亮度直方图;然后结合文献分析从30余项眼动指标中筛选出10项代表性的眼动指标,并运用眼动追踪方法展开实验,收集整理各项眼动指标数据及视觉偏好得分;接着通过逐步回归法筛选出3项对视觉偏好影响较大的眼动指标;在此基础上建立眼动指标主因子与视觉偏好之间的回归关系,并通过实验再次进行验证。结果 通过实验发现,基本几何形的陪伴机器人造型更为符合ASD儿童的视觉偏好。结论 合理解析并利用ASD儿童陪伴机器人的视觉偏好、眼动指标及造型特征的相关性,可为陪伴机器人造型设计研究提供理论依据。     

基于视觉提示的ASD儿童绘本角色造型设计研究

目的 利用视觉提示方法解析ASD(自闭症谱系障碍)儿童对绘本角色造型的视觉意象偏好,为教辅人员及设计师等相关人员提供参考,以便更有效地拓展ASD儿童的兴趣范围,提高其主动阅读、学习的积极性。方法 首先整理目前ASD儿童阅读物中具有代表性的绘本,结合ASD儿童特点进行视觉意象分析,收集感性词汇,制作样本。然后基于视觉提示策略制作评分量表,展开实验,结合感性工学与数量化理论提取视觉意象主因子,最终得到视觉偏好与角色造型的回归关系。结论 基于视觉提示策略的ASD儿童绘本角色造型设计,包含设计中的感性因素和理性因素,能够提升绘本角色造型的趣味性和干预训练的有效性,使ASD儿童获得更深层次的交互体验,提炼出的视觉意象偏好可为后续其他类型的ASD儿童相关产品设计提供参考。     

基于ARCS的ASD儿童绘本角色设计研究

目的 为提升ASD儿童情绪学习动机,探究不同角色形象在基本情绪学习中的激发作用,以绘本角色造型为切入点,为绘本角色设计和干预训练提供参考。提出一种基于ARCS动机模型的角色设计研究方法。方法 首先,结合ARCS动机维度,建立了一套适用于绘本角色研究的指标体系。在文献研究的基础上,筛选出7项代表性眼动指标和1项情绪匹配数据,并利用眼动仪收集这些指标的实验数据;其次,采用熵权法计算眼动实验客观指标的权重,并使用逼近理想解法(TOPSIS)确定三大角色样本类型的综合排序。结果 研究发现,与其他类型的角色相比,在ASD儿童中,器物角色的动机反馈效果更佳,并且这几类角色对ASD儿童的眼动指标都有不同程度的影响,因此每个角色的干预效果也不尽相同。结论 将ARCS动机理论模型引入绘本角色设计中,结合眼动实验解析动机策略与角色特征元素之间的关联性,能更有效地改善干预训练中缺乏学习动机的情况;建立评价体系有助于为后续相关设计提供研究思路。     

基于感性工学的儿童陪伴机器人造型设计

目的 为了满足儿童群体对家庭陪伴型机器人的审美及情感需求,更好地感知体验造型形象,提高儿童陪伴机器人造型的创新性和差异性,让父母和孩子更加青睐.方法 运用感性工学理论,构建了儿童陪伴机器人意象造型与感性认知映射模型,采用语义差异法和Likert量表对代表性样本进行感性意象认知分析,通过SPSS软件统计感性意象词汇测量数据,进行主成分分析和因子系数数量化分析,语义量化分析得出主要造型特征影响元素,依据主要的影响元素对儿童陪伴机器人进行造型设计.结论 明确意象造型与感性认知的映射关系以及感性需求相关性分析的方法,将无形的感性意象词汇转化为有形的造型设计元素,可以有效指导儿童陪伴机器人进行造型创新设计,为该行业的产品造型研究方法提供参考.     

基于视觉刺激的ASD儿童干预图卡角色设计研究

目的 以ASD儿童视觉刺激为基础,探寻不同视觉刺激类型的角色对干预效果的影响,为干预图卡的角色设计提供参考,提高学习质量和教育成效。方法 首先,通过对文献进行分析总结,提炼出三种不同视觉刺激类型的角色;其次,从20余项眼动指标中筛选出6项代表性眼动指标,与评价维度相结合构建干预图卡角色评价体系;再次,运用加权灰色关联度分析对三种不同视觉刺激类型的角色进行比较,得出方案的总体评分和排序;最后,逐一对吸引性、快捷性和准确性三个评价维度进行分析,之后将三个评价维度展开综合分析得出的最优方案的特征进行归纳概括,进而更好地提升干预图卡的吸引性、快捷性和准确性。结果 研究发现,不同视觉刺激类型的角色对ASD儿童生存、社交、学习能力产生不同影响。限制性兴趣刺激角色对ASD儿童的吸引性较大,非限制性兴趣刺激角色对ASD儿童提取有效信息的快捷性作用较明显,社会性兴趣刺激角色可以有效提高ASD儿童对干预图卡理解的准确性。结论 将不同刺激类型应用于干预图卡的角色设计中,能更有效提升图卡在干预过程中的吸引性、快捷性和准确性,使ASD儿童获得更深层次的干预体验,为ASD儿童干预图卡角色设计提供参考依据。     

基于PAD情感模型的老龄智能陪伴机器人面部表情评估研究

目的 为探索老龄智能陪伴机器人的表情设计特征,依据FACES国际表情数据库等,提取7种基本面部表情类型,得到老龄智能陪伴机器人表情样本21个.方法 首先,基于PAD情感模型,对老龄智能陪伴机器人表情样本进行实验评估.实验自变量为老龄智能陪伴机器人的表情风格和被试年龄,实验因变量为表情设计的识别率、满意度和PAD量表得分.然后,通过数据统计分析,得出老龄智能陪伴机器人的表情风格、被试年龄与PAD量表得分之间的影响机制,进而得到影响老年人对智能陪伴机器人表情交互的接受度和情感反应规律.最后,通过实际设计案例验证研究方法的可行性.结论 通过PAD情感模型测量数据统计分析,得到老龄智能陪伴机器人的表情交互设计特征和规律,为老龄智能陪伴机器人表情交互设计领域提供相关理论支持.     

基于AHP-熵权法的ASD儿童干预APP导航界面设计评价

目的 为提高设计师在ASD儿童干预APP导航界面设计评价阶段中进行合理决策的效率,提升ASD儿童干预APP的干预效果,提出一种基于AHP-熵权法的ASD儿童干预APP导航界面设计评价方法。方法 首先,通过文献分析,结合专家评估,构建导航界面设计的评价指标体系。其次,运用AHP和熵权法分别确定各项评价指标的权重,然后对其进行组合赋权,并通过加权计算得到较为合理的设计方案综合排序。最后,将该评价方法应用于6种干预APP导航界面的设计方案评价中,通过AHP-熵权法的综合计算筛选出最优方案,能够更好地提升导航界面的关注度、吸引力和引导性。结论 融合AHP和熵权法对ASD儿童干预APP导航界面进行研究,以期为干预APP导航界面设计提供相关的理论参考、为教辅人员和设计师提供有效的帮助。     

基于因子聚类分析的儿童陪伴机器人用户细分

目的为解决目前儿童陪伴机器人设计中用户市场针对性不强、用户满意度低等问题。方法首先分析了儿童陪伴机器人的交互系统模型,采用限定式KJ法设计了具有二十六个变量指标的儿童陪伴机器人行业用户满意度量表。其次提出在学龄儿童的用户细分中使用因子与聚类分析的复合模型方法,具体的操作为利用因子分析的方法对高维数据变量进行降维,根据因子分析得分及K均值聚类算法对数据进行分析,以细分出四个用户市场。结果根据聚类分析样本数量区分重要性,得出了产品目标用户群之间的优先级;根据四种用户群态度,制定了相应的策略性建议。结论提出了基于因子与聚类分析方法的用户细分方法,将有助于明确儿童陪伴机器人的市场定位;同时有助于改善儿童陪伴机器人用户的交互体验。     

类人型机器人动作情感识别研究

目的 为优化人与机器人动作情感交互方式,研究类人型机器人动作单模态情绪表达的可识别性,探究类人型机器人动作情绪识别的影响因素。方法 以类人型机器人NAO为例,采用问卷调查的方式,基于离散情绪模型,获取机器人NAO动作表达情绪的识别性、效价和唤醒度,研究类人型机器人动作的情绪识别性、效价和唤醒度,基于认知匹配理论研究类人型机器人动作与真人模拟动作、真人自然动作情绪表达差异的影响因素。结果 人类能够通过类人型机器人动作的单模态情绪表达,在不同情感语义上进行比较细腻的情绪识别,机器人形态及动作的幅度、速度、力量是情绪识别的影响因素。结论 建立类人型机器人动作与情感语义、效价及唤醒度的关系模型,以及类人型机器人动作情绪能量图,为机器人情感表达和动作交互设计提供较为系统的参考模型。     

老年陪护机器人的人格化类童特征情感表达研究

目的 在面向医养结合的智慧养老服务模式下,研究用户对老年陪护机器人情感表达的感知结果和形态偏好,以减少用户的使用障碍和对机器人的不信任感。方法 采用文献分析的方法,对老年陪护机器人CareBot提出6种类童特征的情感表达设计原则,通过与机器人的互动实验研究,对调查问卷结果进行统计学分析,形成可视化的数据报告来深入探讨用户对机器人的评估结果。结果 参与者能较好识别其中3种情感表达(热情的、冷漠的和惊讶的),参与者的年龄与熟悉儿童或智能产品的程度对评估结果有明显影响。同时,机器人具有大眼睛表情、可爱动作和儿童声音的类童特征形态,对老年人更具亲和力。而情感表达原则中“表情”“表情与声音的组合”适用性和一致性较高。结论 适当的类童特征可以增强机器人的情感表达能力,增加机器人正面情感表达、减少负面情感表达的设计,有助于提高养老服务机器人的接受度。     

工程机械内饰的情感评价方法研究

目的从情感的角度,探究工程机械内饰的评价方法,为设计决策提供一种有效的辅助工具。方法首先从硬件和软件两方面分别确立适应于工程机械内饰的评价要素;然后通过用户实验和专家意见,构建工程机械内饰评价特有的情感词集,并将情感词集分类至"愉悦(P)-唤醒(A)-支配(D)"PAD三维情感模型的不同象限;最后以三一重工重型叉车内饰设计为实例,初步验证该方法的可行性。结果根据PAD三维情感模型对用户情感的量化结果,比对情感词集与PAD三维情感模型的映射关系,得出用户对工程机械内饰情感词评价区间和结果。结论研究工程机械内饰设计情感评价方法,在评价要素、评价方法方面取得了创新,为设计方案收敛提供了科学参考且具有一定的实践意义。     

基于用户旅程图的机器人社会情感动作表达方法研究

目的 基于用户旅程图的分析视角,研究机器人通过动作展现复杂社会情感的方法。方法 首先,对社会情感的定义和内容进行分析,将社会情感拆分成个体自身的情感和面向他人的情感;其次,梳理用户旅程图的实施方法,提取事件、用户、触点、阶段和步骤的要素类比映射机器人情感表达,得到角色、情景、刺激、情感表达流程和情感表达步骤的研究要素;最后,基于上述内容生成了机器人社会情感动作表达的方法,并通过宠物机器人的情感表达任务实验验证了识别度。结论 研究提出的机器人社会情感动作表达方法具有模块化表达、系统化设计和流程化分析的优势,包括能够将社会情感拆分成简单的基本情感模块,优化机器人复杂情感表达问题;能够通过系统化设计呈现情感变化过程,展现出机器人的交互意图;能够以流程化分析的方法将情感变化过程细化成具体的组合动作,为机器人情感表达动作的设计提供指导。     

基于文献分析的机器人面部表情评估量表研究

目的随着机器人交互技术的不断发展,研究者们开始针对机器人与人之间的情感交流展开探索,机器人面部表情设计成为研究的热点。为了推动人与机器人的互动交流,研究者需要构造能够被人们接受的机器人面部表达方式。然而,到目前为止,关于人对机器人面部表情感知的评估机制还缺乏相对系统的分析和总结,因此,希望通过对机器人面部表情评估量表的分析和归纳,为设计师在不同情境下选择合适的评估方法,提供指导建议。方法采用文献调研方法,选取五十一篇相关文献进行综述分析,从而梳理和分析适用于机器人面部表情评估的量表。文献关键词包含机器人面部表情设计、机器人面部表情评估、机器人情绪评估量表等,文献主要来自于ACM、Springer、IEEE等数据库,文献发表的年度范围是1977~2019年。通过文献调研分析,提取了六类最重要的机器人面部表情评估量表,包括同理心量表、心理状态三维度量表、机器人焦虑量表、积极-消极自我报告量表、测量个体对机器人感知的量表和李克特量表等,详细阐述了每类量表中的具体形式及其变种。从设计要点、来源领域及评估角度三个方面分析了六类评估量表的特点。最后形成了机器人面部表情评估量表的适用建议。结论对机器人面部表情评估量表进行归类、总结,并且提出了每个量表的适用阶段和情境。     

情绪引导下的糖尿病足预防及治疗产品设计

目的 针对糖尿病患者病足的预防及护理,从患者情绪介入,量化用户体验过程中的情绪水平,结合生理、心理、行为等层面,探究情绪与产品交互设计的关系,提出基于情绪引导行为交互下的产品创新设计策略,并通过“WEICHU”糖尿病足预防及治疗产品设计,进行可靠性实证。方法 围绕用户调研、情绪信息挖掘、数据处理和分析,结合用户体验地图研究方法,以“情感环”等相关理论为基础,采用SAM情绪量表,让被试者进行自我情绪评估,对体验地图中的情绪水平进行量化,深度挖掘用户在患病过程中的情绪体验,以此获得更可靠、准确的设计机会点,优化用户体验地图交互模型,并从用户行为方面探究情绪引导与产品设计的关系,据此搭建糖尿病足预防和治疗产品的功能模型。结论 将患者情绪的成因和变化、体验过程中的情绪水平量化分析作为产品交互设计的考量依据,有利于构建良性交互关系,有效改善糖尿病足患者预防和治疗体验。     

包装打开过程中知觉流畅性对用户情感体验影响研究

目的 构建适用于知觉流畅性范畴的PAD量表;探索用户在打开天地盖式包装盒的过程中,知觉流畅性对不同性别、不同年龄段的用户造成的情感体验差异,通过设计增加包装盒与用户之间的良性互动。方法 研究知觉流畅性理论与PAD情感模型的发展现状,通过问卷调查及专家访谈筛选感性词对,以天地盖式包装盒为实验样品,优化PAD量表。研究包装打开过程中知觉流畅性对不同用户产生的情感体验差异,并根据研究结果指导设计实践。结论 包装打开过程中,知觉流畅性对不同性别、不同年龄段用户的情感体验影响存在显著差异。情感的愉悦度方面,相较于其他人群,女性及30岁以下的用户更容易通过知觉流畅性获得相对积极的情感体验;情感的优势度方面,女性与男性用户亦存在显著差异,女性用户更容易激发内心萌动并在操作过程中产生期盼的心理感受。     

融合人脸表情的手语到汉藏双语情感语音转换

针对聋哑人与正常人之间存在的交流障碍问题,提出了一种融合人脸表情的手语到汉藏双语情感语音转换的方法。首先使用深度置信网络模型得到手势图像的特征信息,并通过深度神经网络模型得到人脸信息的表情特征。其次采用支持向量机对手势特征和人脸表情特征分别进行相应模型的训练及分类,根据识别出的手势信息和人脸表情信息分别获得手势文本及相应的情感标签。同时,利用普通话情感训练语料,采用说话人自适应训练方法,实现了一个基于隐Markov模型的情感语音合成系统。最后,利用识别获得的手势文本和情感标签,将手势及人脸表情转换为普通话或藏语的情感语音。客观评测表明,静态手势的识别率为92.8%,在扩充的Cohn-Kanade数据库和日本女性面部表情(Japanese Female Facial Expression,JAFFE)数据库上的人脸表情识别率为94.6%及80.3%。主观评测表明,转换获得的情感语音平均情感主观评定得分4.0分,利用三维情绪模型(Pleasure-Arousal-Dominance,PAD)分别评测人脸表情和合成的情感语音的PAD值,两者具有很高的相似度,表明合成的情感语音能够表达人脸表情的情感。