移动互联网|研究人员的实验表明，物理实施方式优于虚拟现实运营商

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根据研究人员的实验，物理实施方式优于虚拟现实。然而，在VR和物理机器人之间的比较中，沙里亚蒂等人发现VR机器人与真正的机器人一样可以用于治疗和教育目的。科吉安等人研究了对社交机器人的善意或残忍是否会使我们对人类更善意或更残忍的优缺点。最后，德格拉夫和阿鲁修详细介绍了与社交机器人接受度相关的变量。科恩汇集了重要的考虑因素和研究成果，并对社交机器人技术进行了很好的介绍。

尽管安全对于可能涉及碰撞的工业操作环境中的人机协作至关重要，但即使在“社交”任务中也很重要，例如对人脸进行化妆，如本间和铃木所示。但在社交机器人中，运动规划问题得到了更多关注，不仅是为了避免碰撞，而且是为了模仿人类。埃利希使用EEG电位来评估机器人运动是否真实，而黑默丁格和拉维尔测量程式化步态和环境背景之间的关系对运动感知的影响。 【移动互联网|研究人员的实验表明，物理实施方式优于虚拟现实】

考希克和拉维尔使用低自由度的非人形虚拟角色从人类捕获数据中为虚拟机器人制作动画。预测人类到达的目标是哈曼迪等人的机器人控制的基础。速度剖面和方向是帕彭迈尔等人在实验中理解机器人运动的标准。动作识别也可以通过从连续帧中捕获机器人的骨架模型和姿势的期望来完成。为了与人类共存，机器人面临的一个问题是了解人类在做什么。

科斯塔韦利斯等人利用动态贝叶斯网络来评估轻度认知障碍者在不受约束的环境中的能力。他们的机器人使用RGB光学和激光传感器来理解人类活动并将其分解为相互连接的行为单元。由此产生的贝叶斯网络模型为发现和建模社会行为元素提供了一条重要途径。他们在12个真实环境中部署他们的机器人，并提供了61个与此方法相关的参考资料。考希克和拉维尔演示了如何使用低自由度机器人模仿人体运动。

当必须限制工作空间时，教机器人限制其运动就会出现问题，斯普鲁特等人演示如何使用与虚拟现实相结合的平板电脑来对工作空间中的“虚拟边界”进行编程。当人类操作员的视觉被遮挡时，机器人介导的协作会出现问题。人机协作可能需要机器人识别用户面部的不同姿势。自动驾驶汽车是社交机器人的一种形式，可以说具有反映汽车意图的眼睛注视行为。

卡拉塔斯等人研究这种人工注视如何影响人类的主体间意识。这很重要，因为眼睛、头部注视和手势等社交行为是驾驶的一个鲜为人知的方面，很难在自动驾驶汽车中复制。这项研究提出了一系列对了解一般驾驶。李等人展示了机器人如何通过识别脆弱性、刚性和纹理来改进抓取策略。山下等人研究机器人触觉与其感知个性之间的因果关系。斯帕托拉等人表明，与孤立工作的人类相比，其他代理的存在可以提高人类的注意力表现。

小松原等人通过研究与社交机器人的互动，开发了一种估计儿童在课堂上的社会地位的技术。这是一款备受关注的社交机器人应用。例如，应对自闭症的家庭经常在社交和情感交流方面遇到困难。伊斯梅尔等人回顾了对自闭症儿童使用机器人的研究，确定了差距：焦点的多样性，对特定行为障碍的研究偏见，以及障碍后人机交互的有效性。茹埃塔和赫纳夫还回顾了自闭症中基于机器人的运动康复，他们声称这是一个被忽视的领域。