针对盲人和低视力用户的使用需求，采用多种方法对引导机器人特性进行了研究

《ACM Transactions on Human-Robot Interaction》：A Multi-Method Investigation of Guide Robot Characteristics for Blind and Low-Vision Users

本研究通过两阶段用户测试，探究引导机器人的路径规划对视障/低视力用户舒适度与空间感知的影响，并结合访谈和场景设计分析用户需求。研究发现，近距离路径规划和离散转弯模式可提升用户体验，但未达显著统计差异。用户强调多模态交互、自主控制与安全感知的重要性，并需环境自适应功能与现有辅助工具的无缝整合。分隔符：

　　### 解读与分析：为盲人和低视力人群设计的引导机器人研究

随着科技的不断发展，引导机器人逐渐成为帮助盲人和低视力（Blind or Have Low Vision, BLV）人群实现独立出行的重要工具。这类机器人旨在提升用户的导航能力和空间感知，从而改善他们在日常生活中的移动体验。然而，尽管已有许多关于机器人技术的研究，仍存在一些关键问题，比如机器人的行为模式、功能设计以及如何在公共环境中确保用户的安全。本文通过一项用户研究，探索了这些方面，以期为未来的引导机器人设计提供有价值的见解。

#### 一、BLV人群的独立出行挑战

对于盲人和低视力人群而言，独立出行依赖于两个基本技能：定位（orientation）和移动（mobility）。定位是指在环境中确定自身位置的能力，而移动则涉及在环境中安全地行进。从20世纪50年代开始，电子设备如C4激光盲杖和现代的机器人四足动物都被提出用于辅助导航或移动。然而，这些设备在BLV群体中的普及程度远不如传统的盲杖或导盲犬。虽然导盲犬和盲杖是目前最受欢迎的选择，但它们并非完美。例如，一项调查显示，307名受访者中有13%报告每月至少撞到一次头，7%报告发生跌倒。即使是熟悉环境的用户，也会因为环境中的小变化，如施工噪音或路径上的障碍物，而感到迷失和困惑。

#### 二、引导机器人研究的现状与不足

引导机器人是机器人学领域的重要研究方向之一，但大多数研究集中于技术挑战或特定系统的可接受性。目前仍存在一些空白，尤其是在哪些行为和功能能够使机器人被广泛接受为盲杖或导盲犬的补充方面。此外，BLV人群的需求往往与设计者基于视力正常者的经验存在差异。例如，BLV人群依赖于地标和环境线索进行导航，而这些信息可能对视力正常者而言并不重要。此外，一些设计者可能会基于对BLV人群物理能力的误解，错误地限制了他们的选择，如认为电梯比楼梯更受欢迎。

为了弥补这一差距，本文采用了定量和定性相结合的方法，从用户的角度出发，探讨了引导机器人在实际使用中的影响。通过与盲人和低视力用户进行互动和访谈，研究团队识别了影响机器人可用性的关键因素，包括用户对共享控制的偏好以及在公共环境中的感知安全。

#### 三、研究方法与设计

研究分为两个阶段。第一阶段是通过测试不同路径规划方式，评估这些方式对用户舒适度和空间感知的影响。第二阶段则通过半结构化访谈和基于场景的设计活动，收集用户对引导机器人功能和行为的偏好。

在实验过程中，研究者使用了一种改进的“巫师-奥兹”方法，即由研究人员手动控制机器人轨迹，以避免完全自动系统可能带来的故障风险。实验环境设置在机构的校园内，参与者需要跟随机器人通过一系列课程。机器人路径规划分为两种类型：一种是考虑“远近”（Far/Close）的因素，即在路径规划中加入对地标或障碍物的感知；另一种是“平滑/离散”（Smooth/Discrete），即在路径中使用较大的转弯角度或更明显的转向动作。

机器人采用了一种Pioneer P3-DX型号的轮式移动平台，经过改造后配备了手柄和 onboard 计算设备。手柄通过弹簧连接，允许一定程度的灵活性，以适应用户的需求。实验过程中，参与者被要求在完成路径后，对机器人的体验进行评分，并在之后进行反思和场景设计。

#### 四、定量分析结果

在定量分析中，研究团队采用线性混合效应模型，对参与者在机器人互动过程中的评分和返回任务完成时间进行了分析。评分基于“物理辅助设备评估问卷”（QUEAD）中的情感、态度和舒适度子量表，而返回任务时间则用于评估用户的空间感知能力。结果显示，无论是“Close”还是“Discrete”路径规划方式，对用户的评分和返回时间都没有显著影响。然而，引导犬使用者的评分普遍较高，这可能是因为他们对导航的协作方式更为熟悉。

值得注意的是，虽然定量分析没有发现显著差异，但定性反馈揭示了一些有价值的趋势。例如，一些参与者表示，他们在“Close”路径中与障碍物接触，这可能影响他们的体验。然而，这种反馈并未在评分中得到充分体现，说明评分工具可能不足以反映所有用户体验的细微差别。

#### 五、定性分析结果

定性分析揭示了三个主要主题：可用性（usability）、人类自主性与机器人自主性的平衡（human agency vs. robot autonomy）、以及用户在公共环境中的感知安全（perceived safety）。

在可用性方面，参与者希望机器人能够适应不同的环境和用户需求。例如，一些用户认为机器人应该具备类似购物车的外形，以便在超市中使用；而另一些用户则希望机器人能够与轮椅结合，提供更自然的引导体验。此外，用户对机器人与现有技术的兼容性也十分关注，如智能手机应用、蓝牙耳机或助听器等。

在人类自主性与机器人自主性的平衡方面，用户普遍希望能够在某些情况下拥有更多的控制权，尤其是在需要快速行动的场景中。例如，一些用户希望机器人能够提供明确的转弯提示，而另一些用户则更倾向于让机器人自主决策。同时，用户对机器人行为的透明度也有一定要求，他们希望了解机器人的工作原理和决策过程，以增强对系统的信任。

在感知安全方面，用户对机器人在复杂环境中的行为有较高的期望。例如，一些用户希望机器人能够避开人群，或在紧急情况下自动调整路径以引导他们前往最近的出口。此外，用户对机器人是否能够提供紧急通知也表现出浓厚的兴趣，特别是对于那些有听力障碍的用户，他们更倾向于通过触觉反馈接收信息。

#### 六、研究发现与建议

通过这项研究，研究团队发现了一些关键的设计建议。首先，机器人应该能够根据使用场景和用户需求进行调整。例如，在机场或医院等公共场所，机器人可能需要具备更高的灵活性和安全性。其次，机器人应提供多种信息传递方式，但同时允许用户根据自身需求进行定制。这包括触觉反馈、语音提示和视觉提示等，以适应不同用户的感官偏好。

此外，机器人应能够与现有的辅助设备（如盲杖、导盲犬或智能手机）协同工作。这种协同不仅有助于提升用户体验，还能减少用户的学习成本。在开始和结束交互时，机器人应具备清晰的引导机制，如通过语音提示或触觉反馈帮助用户找到手柄，或在到达目的地时提供明确的通知。

在共享控制方面，用户希望能够在某些情况下直接控制机器人，如通过语音指令或物理按钮。然而，在其他情况下，他们也愿意让机器人承担更多的自主决策责任，特别是在不熟悉或复杂环境中。这种平衡需要在设计过程中仔细考虑，以确保机器人既能够提供必要的支持，又不会让用户感到被过度控制。

#### 七、研究的局限与未来方向

尽管这项研究提供了许多有价值的见解，但也存在一些局限。例如，所有参与者都表现出较高的自我报告的移动质量生活评分，这可能意味着他们对现有辅助设备较为熟悉，因此对引导机器人的反应可能与那些对传统辅助设备不熟悉的人不同。此外，研究中没有考虑认知障碍的用户，未来的研究可以进一步探索这些用户对引导机器人的需求。

总的来说，这项研究强调了在设计引导机器人时，需要充分考虑用户的实际需求和环境因素。通过结合定量和定性方法，研究团队为未来的机器人开发提供了全面的指导，特别是在如何提升用户体验、平衡人类与机器人的控制权，以及如何确保用户在公共环境中的安全方面。这些发现不仅有助于改进现有的引导机器人系统，也为其他类型的辅助机器人设计提供了借鉴。