王秋惠，張倩男

基于Logistic-Fisher的老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評(píng)價(jià)方法

王秋惠1,2，張倩男1

（1.天津工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，天津 300387；2.天津工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，天津 300387）

提出一種基于眼動(dòng)追蹤的老齡陪伴機(jī)器人的外觀形態(tài)評(píng)價(jià)方法。首先借助眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)，獲得老年人觀看陪伴機(jī)器人時(shí)的眼動(dòng)特征，提取眼動(dòng)指標(biāo)、心率指標(biāo)與被試變量，利用SPSS23.0軟件平臺(tái)對(duì)變量信息進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)和二元Logistic回歸分析；其次根據(jù)老年人的生理和心理的特殊性將老齡陪伴機(jī)器人的外觀形態(tài)評(píng)價(jià)定義為二分類問(wèn)題，以影響顯著性最強(qiáng)的幾個(gè)因子作為判別因子建立Fisher判別函數(shù)模型，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。性別、年齡、文化程度、心率指標(biāo)均對(duì)陪伴機(jī)器人外觀關(guān)注度無(wú)顯著影響；總注視時(shí)間對(duì)其產(chǎn)生顯著負(fù)向影響，平均注視時(shí)間、注視次數(shù)產(chǎn)生顯著正向影響，判別模型預(yù)測(cè)樣本與實(shí)際樣本相比準(zhǔn)確度為91.0%。Logistic-Fisher方法準(zhǔn)確度較高，為構(gòu)建老齡陪伴機(jī)器人的外觀形態(tài)設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)體系提供了一種可行的技術(shù)途徑。

老齡陪伴機(jī)器人；外觀評(píng)價(jià)；眼動(dòng)跟蹤；二元Logistic回歸；Fisher判別模型

在中國(guó)老齡化的背景下，全社會(huì)養(yǎng)老負(fù)擔(dān)日益加重[1]，老年人作為特殊群體，受到了社會(huì)的廣泛關(guān)注。由于子女經(jīng)常不在身邊，以及照顧老年的勞動(dòng)力相對(duì)短缺，老齡服務(wù)問(wèn)題已成為我國(guó)迫切需要研究解決的重大課題之一，而智慧養(yǎng)老則成為解決這一問(wèn)題的有效途徑。養(yǎng)老智慧平臺(tái)系統(tǒng)、智能家居、養(yǎng)老機(jī)器人等智慧產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)，能夠滿足多樣化需求，為老年人提供方便、高效、高質(zhì)量的生活[2]。因此，通過(guò)智能機(jī)器人代替人來(lái)從事老年照顧服務(wù)有著廣闊的市場(chǎng)前景[3]。老齡陪伴機(jī)器人作為智能機(jī)器人的一種，能夠給予老年人陪伴及日常照顧，并作為商品出現(xiàn)在消費(fèi)市場(chǎng)中。為了能夠從眾多競(jìng)爭(zhēng)品中迅速吸引消費(fèi)者注意力，產(chǎn)品外觀形態(tài)則成為了能夠激發(fā)用戶產(chǎn)生期望及使用意向的重要指標(biāo)[4]。因此，外觀造型是主要決定因素。陪伴機(jī)器人能否被老年人接受且喜愛(ài)很大程度上取決于其造型設(shè)計(jì)能否符合消費(fèi)者的需求。有學(xué)者對(duì)老齡機(jī)器人的外觀形態(tài)問(wèn)題進(jìn)行了研究，其中楊悅[5]等結(jié)合質(zhì)量功能展開(kāi)（QFD）方法和粗糙層次分析（RAHP）方法將餐館服務(wù)機(jī)器人的用戶需求轉(zhuǎn)化為可用的設(shè)計(jì)參數(shù)；朱彥[6]用感性工學(xué)結(jié)合層次分析法對(duì)家庭服務(wù)機(jī)器人形態(tài)的感性認(rèn)知進(jìn)行系統(tǒng)量化分析，提出新的家庭服務(wù)機(jī)器人的外形設(shè)計(jì)；YA-HUEI W[7]等通過(guò)焦點(diǎn)小組的方法探索老年人對(duì)機(jī)器人外貌的感知；DEUTSCH I[8]等通過(guò)對(duì)老年人深度訪談探索其關(guān)于機(jī)器人外形的態(tài)度和關(guān)注度，王秋惠[9-10]等在康復(fù)機(jī)器人界面設(shè)計(jì)、老齡服務(wù)機(jī)器人界面等領(lǐng)域進(jìn)行了深入研究。

盡管上述學(xué)者從不同層面提出了老齡服務(wù)機(jī)器人的外觀造型設(shè)計(jì)方法，但是這些方法仍存在以下不足：（1）雖然產(chǎn)品造型可以通過(guò)意象詞匯來(lái)進(jìn)行定量化，但它是用戶基于平時(shí)的認(rèn)知對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行的一種模糊性描述，這種主觀性的評(píng)價(jià)因具有個(gè)體差異，并不能很好地描述產(chǎn)品外觀形態(tài)的好壞；（2）老年人認(rèn)知弱化，審美比較直截了當(dāng)，更注重陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)的直觀感受，判定偏向于兩極化，即好看與不好看，目前并沒(méi)有很多文獻(xiàn)針對(duì)老年人簡(jiǎn)單的造型喜好判斷做相關(guān)研究。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出一種基于眼動(dòng)追蹤的老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評(píng)價(jià)方法，建立以眼動(dòng)與心率為主的代表性指標(biāo)體系。運(yùn)用二元Logistic回歸對(duì)其進(jìn)行定量化處理，確定外觀形態(tài)因素對(duì)機(jī)器人設(shè)計(jì)偏好影響的權(quán)重，得到與老年人關(guān)注度顯著性最強(qiáng)的指標(biāo)因子。在老年人認(rèn)知審美方面，將老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評(píng)價(jià)定義為二分類問(wèn)題，建立判別函數(shù)，以及客觀性標(biāo)準(zhǔn)，為日后老齡陪伴機(jī)器人的外觀設(shè)計(jì)提供技術(shù)支持及理論實(shí)踐依據(jù)。

1 理論與算法

1.1 二元Logistic回歸分析

本文使用二元Logistic回歸模型將影響老年人對(duì)陪伴機(jī)器人關(guān)注度的指標(biāo)因子進(jìn)行定量分析，它是一種對(duì)二分類因變量進(jìn)行回歸分析時(shí)經(jīng)常采用的非線性分類統(tǒng)計(jì)方法[11-12]，劉榮輝[13]等學(xué)者建立Logistic回歸模型以改進(jìn)反映家庭成員關(guān)系的邊權(quán)模型，姜廣輝[14]等使用Logistic回歸模型對(duì)北京山區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)變化的內(nèi)部及外部驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行深入分析。其中“二元”指因變量為二分類變量，在本實(shí)驗(yàn)中為“關(guān)注度高”和“關(guān)注度低”，Logistic指對(duì)目標(biāo)概率進(jìn)行Logit變換[15]。設(shè)為二分類因變量，取值“1”代表關(guān)注度高，“0”代表關(guān)注度低，自變量(i)為各指標(biāo)因子值。記關(guān)注度高的條件概率為，對(duì)進(jìn)行Logit變換，公式如下：

(1)

則Logistic線性回歸模型如下：

(2)

式(2)中：0為截距，1,…,β為回歸系數(shù)，即代表的是各指標(biāo)因子的相對(duì)貢獻(xiàn)率。如果系數(shù)為正，則對(duì)應(yīng)因子和老年人關(guān)注度呈正相關(guān)；反之，系數(shù)為負(fù)，則因子和老年人關(guān)注度呈負(fù)相關(guān)。各指標(biāo)因子對(duì)關(guān)注度結(jié)果影響越顯著，表明其在老年人對(duì)陪伴機(jī)器人外觀偏好的影響程度越大。

1.2 Fisher判別

Fisher判別分析借助投影的方式對(duì)樣本進(jìn)行降維，把多維數(shù)據(jù)點(diǎn)投影在一條直線上，見(jiàn)圖1。這樣可以最大限度地縮小同類樣本的距離，同時(shí)擴(kuò)大不同類樣本間的距離，使得兩類樣品的差異得以顯著區(qū)分，尤其適用于二分類判別分析，且最優(yōu)方向的投影線，需要通過(guò)樣本訓(xùn)練得到[16]。清華大學(xué)的盧兆麟等提取熱點(diǎn)圖顏色特征和灰度直方特征，將其作為判別因子建立Fisher判別函數(shù)模型，提出新的汽車造型評(píng)價(jià)方法。李長(zhǎng)興[17]等為有效對(duì)煤與瓦斯突出進(jìn)行預(yù)測(cè)，建立了Fisher逐步判別分析模型。

令={1,2,…,x}為屬性集，在維向量中描述為=((1),(2),…,(x))，屬性的范圍被稱為特征空間[18]。對(duì)原始數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理，得出維空間下的樣本均值向量，將其變換到１維空間后的均值向量為M：

(3)

圖1 Fisher判別法基本原理

Fig.1 Basic principle of Fisher discriminant

式(3)中，n為樣本個(gè)數(shù)，樣本組內(nèi)離散度為，計(jì)算如下：

(4)

Fisher判別的準(zhǔn)則函數(shù)如下：

(5)

公式(5)得出的即為Fisher判別函數(shù)的線性判別式，也是最佳解向量。

1.3 基于Logistic-Fisher的老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評(píng)價(jià)方法

建立Logistic-Fisher判別模型的主要步驟如下。

1）挑選實(shí)驗(yàn)樣本，做眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)。

2）提取眼動(dòng)與心率數(shù)據(jù)并建立眼動(dòng)數(shù)據(jù)與心率指標(biāo)體系。

3）對(duì)指標(biāo)因子進(jìn)行二元Logistic回歸模型構(gòu)建。

4）得出對(duì)關(guān)注度結(jié)果影響最顯著的指標(biāo)因子。

5）將得出的指標(biāo)因子作為判別因子建立Fisher判別模型，經(jīng)過(guò)樣本訓(xùn)練，得到最后的Logistic-Fisher判別模型。

基于Logistic-Fisher的老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評(píng)價(jià)方法流程見(jiàn)圖2。

圖2 基于Logistic-Fisher的老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評(píng)價(jià)方法流程

2 老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評(píng)價(jià)的Logistic-Fisher判別模型

2.1 確定評(píng)價(jià)指標(biāo)

2.1.1 指標(biāo)因子分析與提取

1）眼動(dòng)指標(biāo)。眼動(dòng)指標(biāo)主要分為圖畫知覺(jué)指標(biāo)（直觀性指標(biāo)）與統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo)（基本指標(biāo)與合成指標(biāo)），圖畫知覺(jué)指標(biāo)主要包括熱點(diǎn)圖、軌跡圖、峰值圖、視頻回放；統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo)主要包括注視類、眼跳類、凝視時(shí)間、掃描路徑等，見(jiàn)圖3。本文采用第一次注視時(shí)間、首次注視時(shí)長(zhǎng)、總注視時(shí)間、平均注視時(shí)間、注視次數(shù)、第二注視時(shí)間作為眼動(dòng)數(shù)據(jù)指標(biāo)。其中，平均注視時(shí)間越長(zhǎng)，表明產(chǎn)品越能引起注意或信息越不易被解讀；總注視時(shí)間越長(zhǎng)，表明目標(biāo)產(chǎn)品需要更多信息來(lái)進(jìn)行解讀或更吸引人，即產(chǎn)品對(duì)于老年人的吸引度越高。

2）心率指標(biāo)。心率變異性（HRV）可以反映連續(xù)R-R間隔之間的細(xì)微變化。目前，HRV被認(rèn)為是反映自主神經(jīng)對(duì)心律調(diào)控的一種簡(jiǎn)單且無(wú)創(chuàng)的有效指標(biāo)[19]。常用心率指標(biāo)一般分為時(shí)域分析法指標(biāo)和頻域分析法指標(biāo)，時(shí)域分析法指標(biāo)主要包括24 h正常竇性RR間期總體標(biāo)準(zhǔn)差（SDNN）、正常相鄰竇性RR間期差值均方根（rMSSD）、RR間期平均值標(biāo)準(zhǔn)差（SDANN）、正常RR間期的標(biāo)準(zhǔn)差（SDNNI）、相差>50 ms相鄰RR間期的總數(shù)（NN50）[20-21]等；頻域分析法指標(biāo)主要包括超低頻（ULF）、極低頻（VLF）、低頻（LF）和高頻（HF）[22-23]。本文采用24 h正常竇性RR間期總體標(biāo)準(zhǔn)差（SDNN）作為心率數(shù)據(jù)指標(biāo)，可以看出老年人對(duì)于感興趣和不感興趣的圖片的即時(shí)反映。

3）被測(cè)試者變量指標(biāo)。為探究老年被測(cè)試者的不同程度的持續(xù)性特征差異對(duì)于老年陪伴機(jī)器人的外觀喜愛(ài)程度是否有影響，本文將性別、年齡、文化程度列入指標(biāo)因子群當(dāng)中，因所有被測(cè)試者均在家中居住，故居住情況不被列入本次指標(biāo)群中。

2.1.2 面向老年群體陪伴機(jī)器人外觀的樣本分類

老齡陪伴機(jī)器人外觀評(píng)價(jià)本質(zhì)上是樣本分類問(wèn)題，即通過(guò)實(shí)驗(yàn)或日常審美認(rèn)知，將陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)分為類似“好”“一般”“差”的評(píng)級(jí)。由于老齡產(chǎn)品的“老齡”功能被過(guò)度標(biāo)榜，所以使老年人的外形需求等逐漸被忽視[24]。在實(shí)際生活中，老齡群體的視覺(jué)、記憶、推理等能力都會(huì)隨年齡增加而下降[25]，審美評(píng)價(jià)單一直觀，因此可將研究對(duì)象分為兩類，即二分類問(wèn)題[26]。例如，將陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)分為兩類，“好看”的為一類（1），“不好看”的為另一類（2）；其次可對(duì)兩類外觀形態(tài)進(jìn)行比較，歸納出適合老年人群體認(rèn)知審美的設(shè)計(jì)方法，有助于后續(xù)老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評(píng)價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。建立面向老年群體陪伴機(jī)器人的外觀形態(tài)線性判別函數(shù)，計(jì)算如下：

圖3 眼動(dòng)指標(biāo)分類

(6)

公式(6)中，()為判別值；1,…,X為基于眼動(dòng)追蹤與心率測(cè)試的老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)的幾項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，即為本方法中前期二元Logistic回歸得出的強(qiáng)顯著性指標(biāo)因子；1,…,ω為判別系數(shù)，即各指標(biāo)相應(yīng)權(quán)重；0為常量。對(duì)于陪伴機(jī)器人二分類問(wèn)題判別，采取以下決策規(guī)則：

(7)

2.1.3 進(jìn)行眼動(dòng)追蹤實(shí)驗(yàn)

本文將老齡陪伴機(jī)器人分為“好看（1)”和“不好看（2）”兩類。從企業(yè)官網(wǎng)、相關(guān)產(chǎn)品圖冊(cè)等途徑搜集到68個(gè)樣本，通過(guò)多元尺度和聚類分析，并根據(jù)專家組的意見(jiàn)來(lái)對(duì)其進(jìn)行提煉，主要?jiǎng)澐譃?類代表性陪伴機(jī)器人，如果劃分類別單一，則不能完全表述老年人對(duì)陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)的評(píng)價(jià)結(jié)果，見(jiàn)圖4。具體分為真人型、寵物型、擬人型、擬物型。并通過(guò)不同排版處理來(lái)產(chǎn)生32張刺激樣本圖片。被測(cè)試者共18名，其中男性7人，女性11人，平均年齡70歲，居住環(huán)境皆在家中，文化水平為小學(xué)畢業(yè)及以下6人，初中畢業(yè)5人，高中畢業(yè)2人，中專畢業(yè)4人，大學(xué)畢業(yè)1人。

本實(shí)驗(yàn)使用中國(guó)津發(fā)科技公司生產(chǎn)的Tobii Pro X3-120眼動(dòng)追蹤儀進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，其采樣率120 Hz，該眼動(dòng)儀通過(guò)雙眼采集，以及明瞳和暗瞳結(jié)合的方式來(lái)進(jìn)行追蹤。將眼動(dòng)儀安裝在14英寸DELL筆記本電腦顯示器下方，實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前，每位被測(cè)試者都閱讀了知情同意書并簽字，測(cè)試前對(duì)每位被測(cè)試者分別進(jìn)行調(diào)校。為老年人穿戴眼動(dòng)傳感器及脈搏傳感器，采用正確坐姿并與顯示器保持平視，視距為60 cm，分別讓其觀察32張圖片，每張圖片刺激時(shí)長(zhǎng)為10 s，每位老人完成全部測(cè)試任務(wù)預(yù)計(jì)時(shí)間為10 min。眼動(dòng)及心率數(shù)據(jù)由ErgoLAB V3.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理。

眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試后，對(duì)每位老年人進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，問(wèn)題為“您是否喜歡這款機(jī)器人的外觀形態(tài)”，答案為“喜歡”與“不喜歡”兩項(xiàng)選擇，同時(shí)也是“關(guān)注度高”與“關(guān)注度低”的直接反映。

2.2 二元Logistic回歸分析

提取上述實(shí)驗(yàn)中8款老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)，共18位老年人，144組數(shù)據(jù)，分析各指標(biāo)因子對(duì)老年人關(guān)注度高低的影響情況，將老年人關(guān)注度高取值為“1”，老年人關(guān)注度低取值為“0”。首先對(duì)模型整體有效性進(jìn)行分析，見(jiàn)表1。表中模型檢驗(yàn)的原定假設(shè)為：放入自變量?jī)煞N情況的模型質(zhì)量是否均一致；因<0.05，說(shuō)明拒絕原定假設(shè)，即說(shuō)明本次構(gòu)建模型時(shí)，放入的自變量具有有效性，因而模型構(gòu)建有意義。

圖4 選取訓(xùn)練樣本

表1 二元Logistic回歸模型似然比檢驗(yàn)結(jié)果

表2 二元Logistic回歸模型變量參數(shù)

注：B為回歸系數(shù)；S.E為標(biāo)準(zhǔn)差；Wald為Wald卡方值；Sig.為顯著性；EXP(B)為置信區(qū)間

為了得出顯著性最強(qiáng)的幾項(xiàng)指標(biāo)因子，本文利用二元Logistic回歸分析，回歸結(jié)果，見(jiàn)表2?？梢?jiàn)，性別（=0.539>0.05），并沒(méi)有呈現(xiàn)出顯著性表現(xiàn)，意味著性別并不會(huì)對(duì)關(guān)注度產(chǎn)生影響關(guān)系；年齡分為5個(gè)級(jí)別（60～65歲、65～70歲、70～75歲、75～80歲、90～85歲），將其按無(wú)序多分類變量作啞變量處理，各級(jí)別都和其中的第一個(gè)級(jí)別（60～65歲）進(jìn)行比較，均無(wú)顯著影響。同理，文化程度作相同啞變量處理，也均無(wú)顯著影響。同樣，第一注視時(shí)間（=0.185> 0.05）、首次注視時(shí)長(zhǎng)（=0.538>0.05）、第二注視時(shí)間（=0.290>0.05）、心率變異率（=0.063>0.05）都不會(huì)對(duì)關(guān)注度產(chǎn)生影響。

總注視時(shí)間的回歸系數(shù)值為–1.477，并且呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性(=0.000<0.01)，意味著總注視時(shí)間會(huì)對(duì)關(guān)注度產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。優(yōu)勢(shì)比(Exp(B)值)為0.228，意味著當(dāng)總注視時(shí)間增加一個(gè)單位時(shí)，關(guān)注度的變化（減少）幅度為0.228倍。同理，平均注視時(shí)間（=0.000<0.01）、注視次數(shù)（=0.000<0.01）會(huì)對(duì)關(guān)注度產(chǎn)生顯著的正向影響。

結(jié)果表明，總注視時(shí)間、平均注視時(shí)間、注視次數(shù)三項(xiàng)指標(biāo)與老年人對(duì)于陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)關(guān)注度的影響關(guān)系顯著性最強(qiáng)，并作為判別因子1、2、3在后期建立判別模型。

2.3 判別函數(shù)模型的建立與檢驗(yàn)

2.3.1 建立判別函數(shù)模型

將二元Logistic回歸分析得出的1（總注視時(shí)間）、2（平均注視時(shí)間）、3（注視次數(shù)）作為訓(xùn)練樣本的Fisher判別指標(biāo)因子輸入SPSS中的Fisher判別模型，18位老年人為訓(xùn)練樣本（Train），另找兩位老年人為測(cè)試樣本（Test），見(jiàn)表3。變量共提取了一個(gè)判別函數(shù)，特征值（即組間平方和與組內(nèi)平方和之比）為1.005，典型相關(guān)系數(shù)為0.708，且可以解釋100%的方差，因此說(shuō)明一個(gè)判別函數(shù)就足夠了。在對(duì)判別函數(shù)是否有效的檢驗(yàn)中，得出sig小于0.05，說(shuō)明提取的判別函數(shù)有效，可以使用，見(jiàn)表4。Fisher判別函數(shù)系數(shù)見(jiàn)表5。

表3 Fisher判別函數(shù)信息

表4 Fisher判別函數(shù)有效性檢驗(yàn)結(jié)果

表5 Fisher判別函數(shù)系數(shù)

表6 測(cè)試樣本預(yù)測(cè)結(jié)果

注：*為誤分類個(gè)案

經(jīng)計(jì)算得到其判別函數(shù)的系數(shù)及常量，最終Fisher判別函數(shù)計(jì)算如下：

(8)

2.3.2 判別函數(shù)模型檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)建立的Logistic-Fisher判別分析模型的有效性，請(qǐng)18名被測(cè)試者作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行判別模型計(jì)算，并選取另外兩名老年人對(duì)上述函數(shù)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，見(jiàn)表6。將調(diào)查問(wèn)題進(jìn)行簡(jiǎn)化，以獲得判別函數(shù)在老年人群體二分類問(wèn)題上的直觀表現(xiàn)。

表7 Fisher判別函數(shù)分類結(jié)果

注：正確分類的91.0%個(gè)原始已分組個(gè)案

Fisher判別函數(shù)分類結(jié)果見(jiàn)表7，待測(cè)樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際測(cè)評(píng)結(jié)果情況比較相符，判別的正確率為91.0%，表明Logistic-Fisher判別模型具有較高的可信性。因此，可認(rèn)為基于Logistic-Fisher的老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)判別模型的正確率較高，比較可靠，可以運(yùn)用到實(shí)際的老齡陪伴機(jī)器人的外觀設(shè)計(jì)中。

3 結(jié)語(yǔ)

為更好地設(shè)計(jì)出符合老年人喜愛(ài)的老齡陪伴機(jī)器人的外觀形態(tài)，本文以眼動(dòng)追蹤技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建Logistic-Fisher判別模型。將18組老齡用戶眼動(dòng)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，2組用戶數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，對(duì)老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到以下結(jié)論。

1）本文運(yùn)用二元Logistic回歸模型，探究影響老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)設(shè)計(jì)的顯著因子。對(duì)眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，得到8個(gè)眼動(dòng)、心率變異性、被試變量等初始因子，再通過(guò)二元Logistic回歸對(duì)其進(jìn)行分析，得出1（總注視時(shí)間）、2（平均注視時(shí)間）、3（注視次數(shù)）三個(gè)指標(biāo)因子在眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)中對(duì)機(jī)器人形態(tài)有顯著影響。

2）本文通過(guò)分析老年人的心理特征，將“老年人對(duì)老齡陪伴機(jī)器人的外觀評(píng)價(jià)”定義為二分類問(wèn)題。將二元Logistic回歸模型得到的3個(gè)指標(biāo)作為Fisher判別因子，構(gòu)建判別函數(shù)，預(yù)測(cè)正確率達(dá)91.0%。

綜上所述，本研究通過(guò)提取老年人生理指標(biāo)，運(yùn)用二元Logistic回歸模型、Fisher判別模型等方法，得出老年人對(duì)老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)的評(píng)價(jià)。此研究流程簡(jiǎn)化了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析步驟，對(duì)日后老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)的設(shè)計(jì)具有指導(dǎo)意義。

[1] 武漢大學(xué)“十四五”時(shí)期人口相關(guān)政策研究課題組. 十四五”時(shí)期人口相關(guān)經(jīng)濟(jì)社會(huì)政策的思考與建議[J/OL]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2020, 30(6): 20-28.

Research Group on Population Related Policies in the 14th Five-year Plan Period of Wuhan University. Suggestions on Population-related Economic and Social Policies During the 14th Five-year Plan period[J/OL]. China Population, Resources and Environment, 2020(6): 20-28.

[2] 孫夢(mèng)楚, 高煥沙, 薛群慧. 智慧養(yǎng)老產(chǎn)品開(kāi)發(fā)現(xiàn)狀研究[J]. 經(jīng)濟(jì)師, 2016(4): 36-38.

SUN Meng-chu, GAO Huan-sha, XUE Qun-hui. Research on the Development Status of Smart Elderly Care Products[J]. China Economist, 2016(4): 36-38.

[3] 李貴卿, 文革, 段黔冰. 智能機(jī)器人從事中國(guó)老年照顧服務(wù)的迫切性研究[J]. 四川勞動(dòng)保障, 2017(S1): 64-66.

LI Gui-qing, WEN Ge, DUAN Qian-bing. Research on the Urgency of Intelligent Robots Engaging in China's Elderly Care Services[J]. Labor and Social Security, 2017(S1): 64-66.

[4] 郭伏, 丁一, 張雪峰, 等. 產(chǎn)品造型對(duì)用戶使用意向影響的事件相關(guān)電位研究[J]. 管理科學(xué), 2015, 28(6): 95-104.

GUO Fu, DING Yi, ZHANG Xue-feng, et al. The Impact of Product Forms on User's Usage Intention with Event Related Potentials[J]. Journal of Management Science, 2015, 28(6): 95-104.

[5] 王秋惠, 楊悅. 基于QFD與RAHP的餐館服務(wù)機(jī)器人人因工程設(shè)計(jì)[J]. 圖學(xué)學(xué)報(bào), 2019, 40(4): 739-745.

WANG Qiu-hui, YANG Yue. Methods of Human Robot Ergonomics Design of Restaurant Service Robot Based on QFD and RAHP[J]. Journal of Graphics, 2019, 40(4): 739-745.

[6] 朱彥. 基于感性工學(xué)的家庭服務(wù)機(jī)器人外形設(shè)計(jì)研究[J]. 包裝工程, 2015, 36(14): 50-54.

ZHU Yan. The Form Design of Home Service Robots Based on Kansei Engineering Theory[J]. Packaging Engineering, 2015, 36(14): 50-54.

[7] YA-HUEI W, CHRISTINE F, ANNE-SOPHIE R. Designing Robots for the Elderly: Appearance Issue and Beyond[J]. Archives of Gerontology & Geriatrics, 2012, 54(1): 121-126.

[8] INBAL D, HADAS E, MICHAL P, et al. Home Robotic Devices for Older Adults: Opportunities and Concerns[J]. Computers in Human Behavior, 2019, 98.

[9] 王秋惠, 魏玉坤, 劉力蒙. 康復(fù)機(jī)器人研究與應(yīng)用進(jìn)展[J]. 包裝工程, 2018, 39(18): 83-89.

WANG Qiu-hui, WEI Yu-kun, LIU Li-meng. Review of Rehabilitation Robot on Research and Application[J]. Packaging Engineering, 2018, 39(18): 83-89.

[10] 王秋惠, 張一凡, 劉力蒙. 老齡服務(wù)機(jī)器人人機(jī)界面設(shè)計(jì)研究進(jìn)展[J]. 機(jī)械設(shè)計(jì), 2018, 35(9): 105-113.

WANG Qiu-hui, ZHANG Yi-fan, LIU Li-meng. Advance in Human-Robot Interface design of service robot for the elderly[J]. Journal of Machine Design, 2018, 35(9): 105-113.

[11] 王濟(jì)川, 郭志剛. Logistic回歸模型—方法與應(yīng)用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2001.

WANG Ji-chuan, GUO Zhi-gang. Logistic Regression Model: Methods and Applications[M]. Beijing: Higher Education Press, 2001.

[12] 孟慶坤. 成安縣農(nóng)戶秸稈還田意愿及影響因素研究[D]. 河北工程大學(xué), 2018.

MENG Qing-kun. Study on Willingness and Influencing Factors of Straw Returning to Farmland in Cheng An county[D]. College of Landscape and Ecologlcal Engineering, 2018.

[13] 劉榮輝, 高陽(yáng), 張湛梅. 復(fù)雜電信社交網(wǎng)絡(luò)中家庭群體的識(shí)別與應(yīng)用[J]. 工業(yè)工程與管理, 2016, 21(5): 105-110.

LIU Rong-hui, GAO Yang, ZHANG Zhan-mei. Family Group Recognition and Application in Complex Telecom Social Network[J]. Industrial Engineering and Management, 2016, 21(5): 105-110.

[14] 姜廣輝, 張鳳榮, 陳軍偉, 等. 基于Logistic回歸模型的北京山區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)變化的驅(qū)動(dòng)力分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2007(5): 81-87.

JIANG Guang-hui, ZHANG Feng-rong, CHEN Jun-wei, et al. Analysis of the Driving Forces of Change of Rural Residential Areas in Beijing Mountainous Areas Based on Logistic Regression Model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2007(5): 81-87.

[15] 杜謙, 范文, 李凱, 等. 二元Logistic回歸和信息量模型在地質(zhì)災(zāi)害分區(qū)中的應(yīng)用[J]. 災(zāi)害學(xué), 2017, 32(2): 220-226.

DU Qian, FAN Wen, LI Kai, et al. Geohazard Susceptibility Assessment by Using Binary Logical Regression and Information Value Model[J]. Journal of Catastrophology, 2017, 32(2): 220-226.

[16] 盧兆麟, 李升波, 徐少兵, 等. 基于眼動(dòng)跟蹤特征的汽車造型評(píng)價(jià)方法[J]. 清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2015, 55(7): 775-781.

LU Zhao-lin, LI Sheng-bo, XU Shao-bing, et al. Automobile Style Evaluation Based on Eye Tracking[J]. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2015, 55(7):775-781.

[17] 李長(zhǎng)興, 辛程鵬, 李回貴, 等. 基于Fisher-逐步判別法的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)[J]. 中國(guó)礦業(yè), 2020, 29(7): 106-111.

LI Chang-xing, XIN Cheng-peng, LI Hui-gui, et al. Prediction of Coal and Gas Outburst Based on Fisher- stepwise Discriminant Analysis Method[J]. China Mining Magazine, 2020, 29(7): 106-111.

[18] 代雪珍, 衛(wèi)軍超, 常在斌. 基于Fisher判別分析的分類模型研究[J]. 價(jià)值工程, 2018, 37(26): 211-213.

DAI Xue-zhen, WEI Jun-chao, CHANG Zai-bin. Research on Classification Model Based on Fisher Discriminant Analysis[J]. Value Engineering, 2018, 37(26): 211-213.

[19] 許亮, 彭屹. 心率變異性在反映心臟自主神經(jīng)損傷和重構(gòu)中的應(yīng)用[J]. 中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào), 2007(4): 618-622.

XU Liang, PENG Yi. Heart Rate Variability Assessment of Cardiac Autonomic Nerve Damage and Remodeling[J]. Chinese Journal of Biomedical Engineering, 2007(4): 618-622.

[20] 吳佳佳. 參麥注射液治療氣陰兩虛型不穩(wěn)定型心絞痛的療效觀察[D]. 南京中醫(yī)藥大學(xué), 2011.

WU Jia-jia. The Clinical Observation on Treating Auxiliary of Unstable Angina of Qi and Yin Deficiency by Shenmai[D]. Nanjing University Of Chinese Medicine, 2011.

[21] 葛宏, 呂曉東, 范軍, 等. 飛行員飛行生理參數(shù)記錄檢測(cè)儀數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的研制[J]. 醫(yī)療衛(wèi)生裝備, 2009, 30(2): 15-16.

GE Hong, LV Xiao-dong, FAN Jun, et al. Research of Data Analytic System of Physiological Parameters Detecting Device for Pilots[J]. Chinese Medical Equipment Journal, 2009, 30(2): 15-16.

[22] 李陳璇, 丁曉梅, 朱紅軍. 心率變異性分析在心血管疾病中應(yīng)用的研究進(jìn)展[J]. 中西醫(yī)結(jié)合心腦血管病雜志, 2020, 18(1): 82-84.

LI Chen-xuan, DING Xiao-mei, ZHU Hong-jun. Research Progress of Application of Heart Rate Variability Analysis in Cardiovascular Diseases[J]. Chinese Journal of Integrative Medicine on Cardio-Cerebrovascular Disease, 2020, 18(1): 82-84.

[23] 李龍. 血壓變異性與冠脈狹窄程度及急性冠脈缺血事件的相關(guān)性研究[D]. 安徽醫(yī)科大學(xué), 2018.

LI Long. Study on the Relationship between Blood Pressure Variability, Coronary Artery Stenosis and Acute Coronary Ischemia[D]. Anhui Medical University, 2018.

[24] 陸泉.老年歧視在老齡產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的多維解構(gòu)[J]. 包裝工程, 2017, 38(2): 101-104.

LU Quan. The Multidimensional Deconstruction of Age Discrimination in the Design of Products Made for the Elderly[J]. Packaging Engineering, 2017, 38(2): 101-104.

[25] 劉暢, 郭伏, 劉瑋琳, 等. 老年人購(gòu)物網(wǎng)站首頁(yè)界面感知可用性評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)[J]. 工業(yè)工程與管理, 2018, 23(6): 101-107.

LIU Chang, GUO Fu, LIU Wei-lin, et al. Evaluation and Prediction of the Elderly's Perceived Usability of Shopping Website Homepage Interface[J]. Industrial Engineering and Management, 2018, 23(6): 101-107.

[26] 劉征宏, 潘偉杰, 呂健, 等. 基于因子分析和聚類分析的情感維度提取[J]. 組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù), 2016(3): 4-8.

LIU Zheng-hong, PAN Wei-jie, LV Jian, et al. Affective Dimensions Selection Based on Factor Analysis and Cluster Analysis[J]. Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique, 2016(3): 4-8.

Appearance Evaluation Method of the Elderly Companion Robot Based on Logistic-Fisher

WANG Qiu-hui1,2, ZHANG Qian-nan1

(1.School of Mechanical Engineering, Tiangong University, Tianjin 300387, China; 2.School of Economics and Management, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300387, China)

The purpose of this paper is to propose a method for evaluating the appearance of an elderly companion robot based on eye tracking. Obtain the eye movement characteristics of the elderly when watching the companion robot through eye movement experiments, extract eye movement indicators, heart rate indicators and test variables, and use SPSS23.0 software platform to perform descriptive statistics and binary Logistic regression analysis on the variable information. Secondly, the appearance evaluation of the companion robot is defined as a two-category problem based on the physiological and psychological particularity of the elderly. Several factors with the strongest influence in the regression are used as the discriminant factors to establish a Fisher discriminant function model and perform experimental verification. Gender, age, education level, and heart rate indicators have no significant effect on the appearance attention of the companion robot; the total fixation duration has a significant negative effect, and the average fixation duration and the number of fixations have a significant positive effect. The accuracy of the discriminant model prediction sample compared with the actual sample is 91.0%. The Logistic-Fisher method is generally highly accurate, and it provides a feasible technical way to realize the appearance design evaluation of the elderly companion robot.

the elderly companion robot; appearance evaluation; eye tracking; binary Logistic regression; Fisher discriminant model

TB472

A

1001-3563(2022)02-0082-08

10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.02.011

2021-09-20

教育部人文社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金項(xiàng)目（19YJAZH093）

王秋惠（1969—），女，山東人，博士，天津工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院教授，主要研究方向?yàn)楣I(yè)設(shè)計(jì)、智能人因?qū)W、設(shè)計(jì)人因?qū)W、機(jī)器人人因工程及人機(jī)界面設(shè)計(jì)。