論文の概要: PACE: Persona Adaptation through Conversational Elicitation in Human-Robot Interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15579v2
- Date: Tue, 21 Jul 2026 07:43:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-22 14:48:36.259456
- Title: PACE: Persona Adaptation through Conversational Elicitation in Human-Robot Interaction
- Title（参考訳）: PACE:人間とロボットのインタラクションにおける対話的励磁によるペルソナ適応
- Abstract要約: PACEは、Amecaのヒューマノイドロボット上での構造化されたペルソナの対話的生成と展開のための新しいフレームワークである。
本システムでは,対話型ペルソナ抽出パイプラインを導入し,ロボットがカスタマイズされた心理的基盤のアイデンティティを合成できるようにする。
我々は、この構造化された仕様を表現的でマルチモーダルなヒューマノイドな振る舞いに変換するのに必要なEmbodied System Integrationについて詳述する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.56295191425851
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Equipping humanoid robots with coherent and adaptable personas is crucial for fostering natural, engaging, and trustworthy human-robot interaction (HRI). However, existing approaches often rely on static, hard-coded identities that lack the flexibility to adapt to individual user contexts. In this paper, we present PACE (Persona Adaptation through Conversational Elicitation), a novel framework for the interactive generation and deployment of structured personas on the Ameca humanoid robot. Our system introduces an Interactive Persona Elicitation Pipeline, enabling the robot to dynamically synthesize a tailored, psychologically grounded identity through user Q&A. This elicitation process feeds into a persona prompt compilation phase, generating a structured persona prompt built upon multi-perspective dimensions. We detail the Embodied System Integration required to translate this structured specification into expressive, multimodal humanoid behaviors. Through a comprehensive empirical HRI evaluation, we assess the impact of dynamically generated personas on user trust, perceived anthropomorphism, persona consistency, personal relevance, and interaction quality compared to a generic baseline. These contributions establish a scalable pathway for deploying personalized, interactive, and reliable identities in embodied humanoid assistants. Video demo is available at: https://lipzh5.github.io/PACE/
- Abstract（参考訳）: ヒューマノイドロボットとコヒーレントで適応可能なペルソナを組み合わせることは、自然で、エンゲージメントがあり、信頼できる人間ロボットの相互作用(HRI)を促進するために不可欠である。
しかし、既存のアプローチは、個々のユーザコンテキストに適応する柔軟性に欠ける静的でハードコードされたアイデンティティに依存していることが多い。
本稿では,Ameca ヒューマノイドロボット上での構造化ペルソナの対話的生成と展開のための新しいフレームワークである PACE (Persona Adaptation through Conversational Elicitation) を提案する。
本システムでは,対話型ペルソナ抽出パイプラインを導入し,ユーザのQ&Aを通じてロボットが動的に調整された心理的なアイデンティティを合成する。
この勧誘プロセスはペルソナプロンプトコンパイルフェーズに投入され、マルチパースペクティブ次元上に構築された構造化ペルソナプロンプトを生成する。
我々は、この構造化された仕様を表現的でマルチモーダルなヒューマノイドな振る舞いに変換するのに必要なEmbodied System Integrationについて詳述する。
総合的な実証的HRI評価を通じて,動的に生成するペルソナがユーザ信頼,人間性,ペルソナの一貫性,個人的関連性,相互作用品質に与える影響を,ジェネリックベースラインと比較して評価した。
これらの貢献は、具体化されたヒューマノイドアシスタントにおいて、パーソナライズされ、インタラクティブで、信頼性の高いアイデンティティをデプロイするためのスケーラブルな経路を確立する。
ビデオデモは、https://lipzh5.github.io/PACE/で公開されている。
関連論文リスト
- Explicit World Models for Reliable Human-Robot Collaboration [13.90528067304433]
私たちは、信頼できるエンボディドAIの問題に対して、根本的に異なるタックを取ります。
我々は人間とロボットの相互作用の動的な、曖昧で主観的な性質を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-05T00:58:19Z) - Towards Immersive Human-X Interaction: A Real-Time Framework for Physically Plausible Motion Synthesis [51.95817740348585]
Human-Xは、様々な実体をまたいだ没入的で物理的に妥当なヒューマンインタラクションを可能にするために設計された、新しいフレームワークである。
本手法は, 自己回帰型反応拡散プランナを用いて, リアルタイムに反応と反応を同時予測する。
我々のフレームワークは、人間とロボットのインタラクションのための仮想現実インターフェースを含む、現実世界のアプリケーションで検証されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-04T06:35:48Z) - Does Your AI Agent Get You? A Personalizable Framework for Approximating Human Models from Argumentation-based Dialogue Traces [4.178382980763478]
本稿では,議論に基づく対話を通じて,AIエージェントが人間の理解に適応できるフレームワークを提案する。
パーソナと呼ばれる我々のアプローチは、確率理論に基づいて、確率重み付け関数とベイズ的信念更新機構を統合する。
我々はペルソナが進化する人間の信念を効果的に捉え、パーソナライズされた相互作用を促進し、最先端の手法を上回ることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-22T22:37:16Z) - PersonaHOI: Effortlessly Improving Personalized Face with Human-Object Interaction Generation [62.85437763951757]
PersonaHOIは、一般の安定拡散モデルとパーソナライズされた顔拡散(PFD)モデルとを融合させて、アイデンティティ一貫性のある人間-オブジェクト相互作用(HOI)画像を生成する、トレーニングおよびチューニング不要なフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-10T10:01:36Z) - ReGenNet: Towards Human Action-Reaction Synthesis [87.57721371471536]
我々は、人間と人間の相互作用の非対称、動的、同期、および詳細な性質を分析する。
本研究では,人間の行動に条件付けされた人間の反応を生成するための,最初のマルチセットヒト行動反応ベンチマークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-18T15:33:06Z) - Towards Embedding Dynamic Personas in Interactive Robots: Masquerading Animated Social Kinematics (MASK) [10.351714893090964]
本稿では,キャラクターライクなペルソナを用いたユーザエンゲージメントを高める革新的な対話型ロボットシステムの設計と開発について述べる。
ペルソナ駆動のダイアログエージェントの基礎の上に構築されたこの研究は、エージェントを物理的な領域に拡張し、ロボットを使ってより魅了的で対話的な体験を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-15T06:22:32Z) - Proceeding of the 1st Workshop on Social Robots Personalisation At the
crossroads between engineering and humanities (CONCATENATE) [37.838596863193565]
本ワークショップは,ロボット工学におけるパーソナライゼーションに関する学際的な議論を提起することを目的としている。
異なる分野の研究者を集結させ、パーソナライズのためのガイドラインを提案することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-10T11:11:24Z) - Improving Personality Consistency in Conversation by Persona Extending [22.124187337032946]
本稿では,Persona Retrieval Model(PRM)とPosterior-Scored Transformer(PS-Transformer)の2つのサブコンポーネントからなる新しい検索・予測パラダイムを提案する。
提案モデルでは,自動測定と人的評価の両面で大幅に改善されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-23T09:00:58Z) - Data-driven emotional body language generation for social robotics [58.88028813371423]
社会ロボティクスでは、人間型ロボットに感情の身体的表現を生成する能力を与えることで、人間とロボットの相互作用とコラボレーションを改善することができる。
我々は、手作業で設計されたいくつかの身体表現から学習する深層学習データ駆動フレームワークを実装した。
評価実験の結果, 生成した表現の人間同型とアニマシーは手作りの表現と異なる認識が得られなかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-02T09:21:39Z) - A MultiModal Social Robot Toward Personalized Emotion Interaction [1.2183405753834562]
本研究では,ロボットインタラクションポリシーを強化するために,強化学習を伴うマルチモーダルヒューマンロボットインタラクション(HRI)フレームワークを実証する。
目標は、ロボットがより自然で魅力的なHRIフレームワークを作れるように、このフレームワークを社会シナリオに適用することだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-08T00:35:44Z) - Joint Mind Modeling for Explanation Generation in Complex Human-Robot
Collaborative Tasks [83.37025218216888]
本稿では,人間とロボットのコラボレーションにおいて,人間のようなコミュニケーションを実現するための新しい説明可能なAI(XAI)フレームワークを提案する。
ロボットは、人間のユーザの階層的なマインドモデルを構築し、コミュニケーションの一形態として自身のマインドの説明を生成する。
その結果,提案手法はロボットの協調動作性能とユーザ認識を著しく向上させることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-24T23:35:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。