韋懿洋 張丙辰 楊俞玲

摘要：從ASD兒童視覺偏好角度出發(fā)，為陪伴機器人的造型設(shè)計提供設(shè)計參考。首先整理目前市場上使用率較高的陪伴機器人，并篩選具有代表性的造型并制作實驗樣本。然后運用眼動追蹤法分析兒童對興趣區(qū)的眼動數(shù)據(jù)。最后得到兒童對陪伴機器人造型的偏好。基于視覺偏好的陪伴機器人造型設(shè)計，可以提升視覺吸引力，獲得良好心理體驗，增強干預(yù)興趣，為后續(xù)相關(guān)設(shè)計提供參考和依據(jù)。

關(guān)鍵詞：ASD兒童 視覺偏好 眼動追蹤法 陪伴機器人 造型設(shè)計

中圖分類號：TB47 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1003-0069（2023）15-0107-05

Abstract：From the perspective of ASD childrens visual preferences，for the reference design with the modeling of robot design. Firstly，the company robots with high utilization rate in the market are sorted out，and representative models are selected and experimental samples are made. Then，eye movement tracking method was used to analyze the childrens eye movement data for the area of interest. Finally，the childrens preference for the shape of accompanying robot was obtained. Based on visual preference of robot design，can improve visual appeal，and obtain good psychological experience，enhance the interest intervention，provide reference and basis for the follow-up related design.

Keywords：ASD children Visual preference Eye tracking Companion robot Modeling design

引言

自閉癥譜系障礙（Autism Spectrum Disorders，ASD）兒童最典型的特征是社交能力障礙、語言溝通能力障礙和興趣范圍狹窄及行為重復(fù)刻板[1]。2022年發(fā)布的《中國自閉癥教育康復(fù)行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r報告IV》指出，中國自閉癥發(fā)病率達(dá)1%，且男孩是女孩的4-5倍[2]。研究表明，3-6歲是ASD兒童的最佳干預(yù)時期，科學(xué)系統(tǒng)、全面有效的干預(yù)訓(xùn)練對其生活自理能力、社會交往能力可以實現(xiàn)有效改善[3]。

一、研究背景

李闖[4]等研究ASD兒童在視覺方面具有獨特優(yōu)勢，基于視覺提示的圖形符號能夠提升其認(rèn)知能力。Joseph[5]等通過圖像刺激ASD兒童時發(fā)現(xiàn)，針對視覺行為的干預(yù)有利于提高其任務(wù)完成度。楊麗民[6]研究指出，圖片交換溝通系統(tǒng)能夠有效提升ASD兒童的口語表達(dá)能力，并促進社會互動能力的發(fā)展。

Chevalier[7]等使用機器人Nao研究ASD兒童的感官偏好對模仿能力的影響時發(fā)現(xiàn)，視覺感知能力突出的兒童干預(yù)后表現(xiàn)出積極的社交行為。Amat[8]等研究認(rèn)為，陪伴機器人通過實時跟蹤與輔助反饋機制，對ASD兒童的聯(lián)合注意能力與情緒識別能力產(chǎn)生積極影響。范曉壯[9]指出機器人可以幫助ASD兒童提升模仿、共同注意、輪流、情緒識別、主動交往能力。

卜凡帥[10]等根據(jù)眼動和瞳孔測量的聯(lián)合數(shù)據(jù)指出，學(xué)齡前ASD兒童視覺優(yōu)勢在于其在搜索目標(biāo)前后均保持較高的注意水平。劉春麗等[11]運用眼動實驗收集學(xué)齡前兒童觀看機器人時的眼動數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其對外形可愛、具有普遍印象的動物形象機器人認(rèn)知度最高。王廣帥[12]等通過眼動追蹤技術(shù)發(fā)現(xiàn)動態(tài)表情有利于ASD兒童提升情緒面孔識別能力。

通過以上研究可知，ASD兒童視覺感知能力較強，與機器人的互動更易激發(fā)訓(xùn)練積極性、改善刻板行為。因此，結(jié)合眼動追蹤法，將ASD兒童的視覺偏好與機器人造型相結(jié)合，解析陪伴機器人造型設(shè)計的要點，提高干預(yù)訓(xùn)練的有效性。

二、實驗設(shè)計

為了更清晰地開展ASD兒童陪伴機器人造型設(shè)計，對其視覺偏好進行解析。通過對ASD組被試與TD（普通兒童）組被試的眼動實驗，能夠得到ASD兒童對陪伴機器人造型的視覺偏好。具體的眼動實驗流程（見圖1），統(tǒng)計被試的眼動數(shù)據(jù)變化，并利用量化數(shù)據(jù)進行視覺偏好分析，為后續(xù)造型設(shè)計提供了參考[13]。

（一）實驗被試

在徐州市康復(fù)機構(gòu)選取年齡為3-6歲的15名（8男7女）ASD兒童作為實驗組。在徐州銅山實驗幼兒園選取15名TD兒童作為對照組，該過程按照年齡、性別與實驗組進行匹配。向家長發(fā)放《家長知情同意書》，告知本次實驗的目的和流程。

（二）實驗材料

調(diào)研發(fā)現(xiàn)目前自閉癥康復(fù)機構(gòu)為ASD兒童提供的陪伴機器人為市面上普通類型機器人。通過對兒童玩具店、康復(fù)中心等地調(diào)研，以及結(jié)合國內(nèi)外著名的玩具網(wǎng)站及商城的銷量統(tǒng)計，共收集104種較為典型的陪伴機器人造型（見圖2）。

從相似性、清晰度等方面對樣本圖片進行整理，去除風(fēng)格相似及銷量偏低后，初步得到40張造型特征具有明顯差異的機器人圖片。通過形態(tài)相似性原則對初步選取的樣本圖片進行分類，可以分為基本幾何形、不規(guī)則形、仿生形三類。

邀請2位具備資深兒童產(chǎn)品設(shè)計經(jīng)驗的設(shè)計師和4位產(chǎn)品造型設(shè)計專業(yè)的研究生再次篩選出6種作為機器人造型代表性樣本，其主要內(nèi)容信息見表1。

為了避免色彩、材質(zhì)和品牌對偏好的影響，對陪伴機器人樣本進行灰度模式處理，并調(diào)節(jié)亮度制作直方圖，使各樣本亮度層次大體一致，能夠較為清晰地顯示出造型細(xì)節(jié)（見圖3）。

將阿爾法蛋、波比、編程機甲GT、可立寶、Nao、AIBO狗在后續(xù)實驗中分別以Y1＼Y2＼Y3＼Y4＼Y5＼Y6作為樣本代號。為保證實驗結(jié)果的準(zhǔn)確性，將實驗樣本以拉丁方設(shè)計形式排列， 并且劃出興趣 區(qū)域（Areas of Interest，AOI），興趣區(qū)域編號與樣本編號一致（見圖4）。

（三）實驗設(shè)備及程序

采用aSee Glasses眼鏡式眼動儀、微軟12.3 英寸 Surface Pro 7一臺，分辨率為2650×1600px，以及附帶的aSee Glasses Studio軟件記錄所有參與實驗的被試兒童自由觀看樣本時的注視行為，注視持續(xù)時間大于100ms為一次注視[14]。實驗過程中，眼動儀與電腦相連，用于數(shù)據(jù)的采集（見圖5）。

實驗采取個別測試的方法，在獨立房間內(nèi)進行。實驗前，被試在距離顯示屏前約60cm的位置坐下，每名被試都要進行3點校準(zhǔn)以確保實驗的準(zhǔn)確性；實驗時，增加被試家長或機構(gòu)教師進行輔助以處理可能出現(xiàn)的行為問題；實驗后給予被試?yán)L本、糖果獎勵。

（四）數(shù)據(jù)處理

通過aSee Glasses眼鏡式眼動儀配套的Studio1.1.17.8分析軟件將眼動數(shù)據(jù)導(dǎo)出，利用SPSS 22.0和Excel 2010軟件進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與分析。

三、實驗結(jié)果分析

（一）興趣區(qū)數(shù)據(jù)分析

分析兩組被試對不同陪伴機器人造型的首次注視時間（FFD）是指興趣區(qū)第一個注視點的持續(xù)時間；注視次數(shù)（FC）是指在興趣區(qū)內(nèi)注視點的總數(shù)量，注視點個數(shù)越多被試對該區(qū)域越關(guān)注；注視時間（FD）是指在興趣區(qū)內(nèi)所有注視點的注視時間總和；注視時間比（PFD）是指被試在某個興趣區(qū)內(nèi)的注視時間與總注視時間的比率；熱點圖（Heat Map）顯示被試在刺激材料上的視線分布情況；軌跡圖（Gaze Plots）顯示出被試者對刺激材料觀察的時間順序或觀察位置以時間。具體實驗數(shù)據(jù)見表2。

（1）FFD：被試類型的主效應(yīng)顯著，F(xiàn)（1，28）=4.89，p=0.027<0.05；陪伴機器人造型的主效應(yīng)極其顯著，F(xiàn)（1，28）=24.79，p<0.001；被試類型與陪伴機器人造型交互時首次注視時間的差異極為顯著，F(xiàn)（1，28）=47.87，p<0.001，？p2=0.183。分析可知：陪伴機器人造型變化對被試首次注視時間的影響較大，其中ASD組對Y1和Y2的首次注視時間顯著高于其他樣本，而TD組被試在Y3和Y4上的首次注視時間最長。

（2）FC：被試類型的主效應(yīng)顯著，F(xiàn)（1，28）=52.39，p<0.001；陪伴機器人造型的主效應(yīng)極其顯著，F(xiàn)（1，28）=54.80，p=<0.001；被試類型與陪伴機器人造型交互時注視次數(shù)的差異顯著，F(xiàn)（1，28）=53.24，p<0.001，？p2=0.200。分析可知：陪伴機器人造型變化是影響被試注視次數(shù)的主要因素，其中Y1和Y2獲得ASD組的注視次數(shù)最多，而Y3和Y4獲得TD組的注視次數(shù)最多。

（3）FD：被試類型的主效應(yīng)顯著，F(xiàn)（1，28）=20.90，p<0.001；陪伴機器人造型的主效應(yīng)極其顯著，F(xiàn)（1，28）=81.75，p<0.001；被試類型與陪伴機器人造型交互時注視時間的差異極其顯著，F(xiàn)（1，28）=97.89，p<0.001，？p2=0.314；TD組的注視時間（M=0.973，SE=0.022）明顯高于ASD組（M=0.834，SE=0.022）。分析可知，ASD兒童的視覺注意力差于TD兒童，其中ASD組在Y2上的注視時間最長，其次是Y1；TD組在Y3上的注視時間最長，其次是Y4；且兩組被試對于Y5和Y6所投的注意力都是最少的。

（4）PFD：ASD組的注視情況為：Y2>Y1>Y3>Y4>Y6>Y5，即基本幾何形>仿生形>不規(guī)則形；TD組的注視情況為：Y3>Y4>Y2>Y1>Y6>Y5，即仿生形>基本幾何形>不規(guī)則形；

因此可知，ASD組被試與TD組被試對不同陪伴機器人造型的注視情況均存在顯著差異?？傮w而言，基本幾何形造型的陪伴機器人能夠引起ASD兒童更多的關(guān)注與視覺探索，進而提升兒童視覺注意力；而仿生型陪伴機器人可以獲得TD兒童更多的興趣與視覺偏好，進而提升兒童的視覺專注力。

（二）熱點圖和軌跡圖

熱點圖（Heat Map）中紅色表示注視點最集中的區(qū)域或視線停留時間最長的區(qū)域，黃色次之，綠色表示最少或最短。軌跡圖（Gaze Plots）顯示出被試者對刺激材料觀察的時間順序或觀察位置以及觀察某位置的時間，觀察時間越久，圓點就越大。

由兩組被試的熱點圖可知，ASD組（見圖6左）的熱點分布較為稀疏，而TD組（見圖6右）的熱點分布較為密集，則ASD兒童對信息的關(guān)注度低，注意力不集中。ASD組被試在Y1和Y2的熱點顏色最深、范圍最廣，且熱點主要集中于機器人的軀干部分，即基本幾何形造型是ASD兒童關(guān)注的熱點區(qū)域；TD組被試在Y3和Y4的熱點顏色最深、范圍最廣，的熱點區(qū)域； TD 組被試在 Y3 和 Y4的熱點顏色最深、范圍最廣，即仿生型造型的陪伴機器人是TD兒童關(guān)注的熱點區(qū)域。兩組被試在Y5和Y6的熱點顏色最淺，范圍最小，但相比于ASD組，TD組對Y5和Y6投入了較多的注意力，這說明不規(guī)則形造型對兒童吸引力較小，該結(jié)果與表2一致，驗證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

由軌跡圖可知，ASD組（見圖7左）注視點較為分散，主要集中在陪伴機器人的軀干部分，呈現(xiàn)出一種局部加工的趨勢，其中對Y1的注視程度最高，Y3的注視程度最低，且很少注視Y3頭部與眼睛區(qū)域。而TD組被試（見圖7右）的注視熱點軌跡干凈規(guī)整，主要集中在陪伴機器人整體區(qū)域，尤其是對頭部與軀干的連接部分，表現(xiàn)出視覺加工的整體性和連續(xù)性。

因此可知，基本幾何形造型的陪伴機器人是ASD組被試注視點最集中、停留時間最長的區(qū)域，尤其是軀干部位。而仿生形造型的陪伴機器人是TD組被試視線分布最密集的區(qū)域，且視線分布均勻規(guī)整。

四、討論

從熱點圖和軌跡圖可以看出，兩組被試的視覺加工區(qū)域存在顯著差異。ASD組更多的注視陪伴機器人的軀干部分，對頭部的注視較少，這可能與ASD兒童獨特的視覺加工方式：對局部或細(xì)節(jié)進行優(yōu)先加工與面孔回避效應(yīng)有關(guān)。其中，相比于其他陪伴機器人造型頭部的注視情況，ASD組被試對Y1的注視最多，對Y3的注視最少，這可能與機器人的眼睛有關(guān)，Y1的眼睛為兩個簡單的圓形，與真人眼睛相似度較低，因此ASD兒童不會刻意回避；而Y3更具人形，其眼睛則更加具體、真實，與真人眼睛的相似度極高，所以ASD兒童會回避對機器人眼睛甚至頭部的注視。

因此在ASD兒童陪伴機器人的造型設(shè)計中，應(yīng)優(yōu)先考慮對陪伴機器人軀干部位的設(shè)計，即簡化軀干部位的裝飾，使其在與兒童交互時能夠根據(jù)語言和情緒變化反應(yīng)出清晰的肢體動作，降低兒童的感知覺障礙；機器人眼部的設(shè)計采取中等設(shè)計元素，避免與真人相似而導(dǎo)致視覺回避行為，采用簡單的基本幾何圖形，如圓形、橢圓等，整體簡潔，增強親和性。

從陪伴機器人整體造型方面進行分析，兩組被試對不規(guī)則造型的機器人所投入的注意力都是最少的，可能是由于該類陪伴機器人造型中所包含的元素較多，復(fù)雜多樣， 導(dǎo)致兒童視覺加工困難；ASD組在基本幾何形陪伴機器人中的注視次數(shù)最多，注視時間最長，可以推論ASD組被試對基本幾何形造型的陪伴機器人存在視覺加工優(yōu)勢。

因此在兒童陪伴機器人造型的設(shè)計中要減少不規(guī)則元素的使用。在ASD兒童陪伴機器人的整體造型設(shè)計中，推薦采用基本幾何形，且由于兒童具有較強的幾何思維能力，幾何圖形能產(chǎn)生強烈的視覺刺激，進而改善社交障礙，達(dá)到更好的干預(yù)效果。

結(jié)語

本研究以ASD兒童為目標(biāo)群體，采用眼動追蹤法分析ASD兒童對不同造型陪伴機器人的視覺注意偏好，并總結(jié)符設(shè)計原則?；趯ρ蹌訉嶒灲Y(jié)果的分析，對ASD兒童陪伴機器人的造型設(shè)計提出以下建議：（1）ASD兒童對基本幾何形造型的陪伴機器人的視覺注意顯著多于其他造型的陪伴機器人，存在明顯的視覺偏好，故而在造型設(shè)計時推薦選用基本幾何形；（2）ASD兒童對陪伴機器人的軀干部分明顯投入了更多的注意力，因此在設(shè)計中應(yīng)優(yōu)先考慮對軀干部分進行設(shè)計；（3）ASD兒童陪伴機器人的眼睛設(shè)計盡量采用簡單的幾何圖形，避免與真人眼睛相似。本研究將ASD的視覺偏好與陪伴機器人的造型關(guān)聯(lián)起來，為陪伴機器人的造型設(shè)計提供指導(dǎo)，使ASD兒童增強興趣性、激發(fā)積極性、提升體驗感，從而達(dá)到更好的干預(yù)效果。

項目基金：江蘇師范大學(xué)研究生科研與時間創(chuàng)新計劃項目（2021XKT0355）。

參考文獻(xiàn)

[1]張文淵. 自閉癥的病因、診斷及心理干預(yù)[J]. 中國特殊教育，2003（3）：73-77.

[2]五彩鹿兒童行為矯正中心. 中國自閉癥兒童的發(fā)展與現(xiàn)狀報告：中國自閉癥教育康復(fù)行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r報告IV[M]. 北京：北京師范大學(xué)出版社，2022.

[3]Joshi G，F(xiàn)araone S V，Wozniak J，et al. Examining the clinical correlates of autism spectrum disorder in youth by ascertainment source[J]. Journal of Autism & Developmental Disorders，2014，44（9）：2117-2126.

[4]李闖，張丙辰，王艷群，趙玉婉.基于視覺提示的自閉癥兒童圖形符號設(shè)計方法研究[J].設(shè)計，2020，33（01）：148-150.

[5] Joseph A. An Android-Based Mobile Eye Gaze Point Estimation System for Studying the Visual Perception in Children with Autism[J].Systems and Technologies， 2014（10）：49-58.

[6]楊麗民. 運用圖片交換溝通系統(tǒng)促進學(xué)前自閉癥兒童溝通能力的個案研究[D].四川師范大學(xué)，2012.

[7]Chevalier P，Raiola G，Martin J C，et al. Do Sensory Preferences of Children with Autism Impact an Imitation Task with a Robot？ [C]//ACM/IEEE International Conference on Human-robot Interaction. ACM，2017：177-186.

[8]Amat A Z，Zhao H，Swanson A，et al. Design of an Interactive Virtual Reality System，InViRS，for Joint Attention Practice in Autistic Children[J]. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering，2021（99）：1-13.

[9]范曉壯.機器人用于自閉癥譜系障礙兒童社交技能干預(yù)研究的綜述[J].現(xiàn)代特殊教育，2015（14）：34-37+57.

[10]卜凡帥，趙微，荊偉.學(xué)前自閉癥譜系障礙兒童視覺搜索優(yōu)勢：來自眼動和瞳孔測量的聯(lián)合證據(jù)[J].中國特殊教育，2016（06）：52-58.

[11]劉春麗，王愛紅.基于眼動實驗的學(xué)齡前兒童機器人設(shè)計[J].包裝工程，2019，40（24）：210-216.

[12]王廣帥，陳靚影，張坤.基于多重因素混合設(shè)計和眼動追蹤的自閉癥譜系障礙兒童情緒面孔識別[J].科學(xué)通報，2018，63（31）：3204-3216.

[13]張丙辰，王艷群.視覺意象與列車內(nèi)裝產(chǎn)品造型特征元素的關(guān)聯(lián)研究[J]. 包裝工程，2017，40（14）：32-36.

[14]楊俞玲，張丙辰，楊杰.基于視覺認(rèn)知的ASD兒童干預(yù)APP導(dǎo)航界面設(shè)計研究[J].設(shè)計，2022，35（03）：56-59.