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计算机科学 > 人机交互

arXiv:2507.10427 (cs)
[提交于 2025年7月14日 ]

标题: 面向情感共调节的LLM驱动社交助人机器人:整合LLM提示和机器人行为以支持父母与神经多样性儿童二元组

标题: Towards Emotion Co-regulation with LLM-powered Socially Assistive Robots: Integrating LLM Prompts and Robotic Behaviors to Support Parent-Neurodivergent Child Dyads

Authors:Jing Li, Felix Schijve, Sheng Li, Yuye Yang, Jun Hu, Emilia Barakova
摘要: 社会辅助机器人(SAR)在支持神经多样性儿童的情绪调节方面显示出潜力。 最近,越来越多的兴趣被用于利用先进技术来帮助父母与孩子共同调节情绪。 然而,有限的研究探讨了将大型语言模型(LLMs)与SAR相结合,以促进有神经发育障碍的父母和孩子之间的情绪共同调节。 为解决这一差距,我们在MiRo-E机器人平台上部署了一个语音通信模块,开发了一个由LLM驱动的社会机器人。 这个监督的自主系统结合了LLM提示和机器人行为,为父母和神经多样性儿童提供定制的干预措施。 进行了两个亲子配对的试点测试,随后进行了定性分析。 研究结果揭示了MiRo-E对互动动态的积极影响及其在促进情绪调节方面的潜力,同时也发现了设计和技术挑战。 基于这些见解,我们提供了设计建议,以推动未来在心理健康应用中LLM驱动的SAR的发展。
摘要: Socially Assistive Robotics (SAR) has shown promise in supporting emotion regulation for neurodivergent children. Recently, there has been increasing interest in leveraging advanced technologies to assist parents in co-regulating emotions with their children. However, limited research has explored the integration of large language models (LLMs) with SAR to facilitate emotion co-regulation between parents and children with neurodevelopmental disorders. To address this gap, we developed an LLM-powered social robot by deploying a speech communication module on the MiRo-E robotic platform. This supervised autonomous system integrates LLM prompts and robotic behaviors to deliver tailored interventions for both parents and neurodivergent children. Pilot tests were conducted with two parent-child dyads, followed by a qualitative analysis. The findings reveal MiRo-E's positive impacts on interaction dynamics and its potential to facilitate emotion regulation, along with identified design and technical challenges. Based on these insights, we provide design implications to advance the future development of LLM-powered SAR for mental health applications.
评论: 提交至IROS 2025会议
主题: 人机交互 (cs.HC) ; 机器人技术 (cs.RO)
引用方式: arXiv:2507.10427 [cs.HC]
  (或者 arXiv:2507.10427v1 [cs.HC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.10427
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Jing Li [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 7 月 14 日 16:16:12 UTC (2,055 KB)
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