DOI: https://doi.org/10.3389/frobt.2026.1800762
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42273374
تاريخ النشر: 2026-05-20
المؤلف: Ehud Nahum وآخرون
الموضوع الرئيسي: تفاعل الروبوتات الاجتماعية والتفاعل بين الإنسان والروبوت
نظرة عامة
تناقش هذه الفقرة أهمية التنقل الاجتماعي الواعي للروبوتات، مع التأكيد على الحاجة إلى احترام المعايير الاجتماعية البشرية والبروكسيمكس – تنظيم المساحة بين الأفراد. غالبًا ما اعتمدت الأساليب التقليدية في تفاعل الإنسان والروبوت (HRI) على نماذج مبسطة وثابتة للمساحة الشخصية، مما أدى إلى عدم مراعاة الطبيعة الديناميكية والمعتمدة على السياق للسلوك البروكسيمي الذي لوحظ في السيناريوهات الواقعية. تطورت الأدبيات من هذه النماذج البسيطة إلى تمثيلات أكثر دقة وحساسية للسياق، مما يبرز أن الراحة بين الأفراد تتأثر بعوامل متنوعة مثل سياق التفاعل، والمعايير الثقافية، والقيود البيئية.
لمعالجة الفجوات الموجودة في الأدبيات، يقترح المؤلفون تصنيفًا شاملاً للبروكسيمكس لتوجيه الروبوتات، تم تطويره من خلال منهجية هجينة تجمع بين التحليل من أعلى إلى أسفل للإطارات المعتمدة في HRI مع استخراج من أسفل إلى أعلى للمتغيرات من 39 دراسة تجريبية نُشرت بين عامي 2020 و2025. ينظم هذا التصنيف أبعاد البروكسيمكس إلى أربعة مجموعات مترابطة: الإنسان، الروبوت، البيئة، والسياق، مما يلتقط المتغيرات الرئيسية التي تؤثر على شكل وديناميات السلوك البروكسيمي. تكشف النتائج عن قيود كبيرة في ممارسات البحث الحالية، بما في ذلك نقص الاعتبار لتفاعلات المتغيرات والاعتماد المفرط على الإعدادات الثابتة في المختبر. يهدف التصنيف المقترح إلى إبلاغ تصميم أنظمة تنقل الروبوتات الاجتماعية القابلة للتكيف ويضع الأساس للبحث التجريبي المستقبلي، مع التأكيد على ضرورة دمج نماذج البروكسيمكس القابلة للتكيف مع تزايد انتشار الروبوتات الخدمية المستقلة في البيئات المشتركة.
مقدمة
في المقدمة، يؤكد المؤلفون على أهمية التنقل الاجتماعي الواعي للروبوتات الاجتماعية، التي يجب أن تتنقل في المساحات المشتركة مع البشر مع الالتزام بالعادات الاجتماعية وضمان السلامة. يتطلب التنقل الفعال من الروبوتات نمذجة سلوك البشر وتفضيلاتهم وإدراكهم للمساحة الشخصية، كما يتضح من مفهوم البروكسيمكس – دراسة كيفية إدراك الأفراد وإدارة المساحة بين الأفراد. تم تكييف هذا المفهوم، الذي نشأ في علم النفس، لتفاعل الإنسان والروبوت (HRI) ليتماشى مع توقعات البشر بشأن المسافة الشخصية.
يحدد المؤلفون الفجوات في البحث الحالي، وخاصة الحاجة إلى أن تمتلك الروبوتات قدرات واعية للبشر متطورة تأخذ في الاعتبار الخصائص الخاصة بالروبوت مثل الحجم والحركة. يقترحون تصنيفًا جديدًا يركز على البروكسيمكس الذي يدمج كل من خصائص الإنسان والروبوت مع المتغيرات البيئية، بهدف توحيد وتعزيز فهم التنقل الاجتماعي الواعي للروبوتات. يهدف هذا التصنيف إلى معالجة القيود الحالية في إطارات HRI وتوجيه البحث المستقبلي والتطبيقات العملية في هذا المجال. يحدد البحث هيكله، موضحًا مراجعة الأدبيات، والمنهجية، والفجوات في الفهم النظري، والتصنيف المقترح، والآثار المترتبة على العمل المستقبلي.
الطرق
تنظم منهجية هذه الدراسة في ثلاث مراحل متميزة تهدف إلى تطوير تصنيف شامل للبروكسيمكس للتنقل الاجتماعي الواعي للروبوتات. في البداية، تحدد الأبحاث الفجوات في الأدبيات الحالية حول البروكسيمكس من خلال مراجعة الدراسات الحديثة وتحديد الأبعاد الرئيسية التي تؤثر على تنقل الروبوتات في السياقات الاجتماعية. يتم اشتقاق تصنيف منظم بعد ذلك باستخدام نهج من أعلى إلى أسفل، مستندًا إلى تصنيفات تفاعل الإنسان والروبوت (HRI) المعتمدة. يصنف هذا التصنيف البروكسيمكس إلى أربعة مجموعات – الإنسان، الروبوت، البيئة، والسياق – إلى جانب متغير ناتج بروكسيمي، والذي يتضمن مقاييس مكانية. تستخدم المرحلة النهائية نهجًا من أسفل إلى أعلى، حيث يتم تحليل 39 دراسة لاستخراج المتغيرات ذات الصلة ودمجها في التصنيف، مما يوفر إطارًا منظمًا لتوجيه البحث المستقبلي والتطبيقات العملية.
شملت منهجية التقييم والتحليل مراجعة منهجية للأدبيات من يناير 2020 إلى ديسمبر 2025، مع التركيز على دراسات HRI المتعلقة بالبروكسيمكس. تم تنفيذ نهج تصنيف المتغيرات المنظم، حيث تم ترميز المقالات بناءً على الأبعاد المحددة مسبقًا مثل الإنسان، الروبوت، السياق البيئي، والإعدادات المنهجية. حددت هذه العملية الفجوات البحثية والأبعاد المؤثرة من خلال الترميز المنهجي وتحليل التكرار، مما كشف عن مجالات غير مدروسة والعوامل التي تشكل تكوينات المنطقة البروكسيمية. تم إجراء مراجعة الأدبيات في ثلاث مراحل: التعريف، الفحص والأهلية، والإدراج، مما أسفر عن مجموعة مختارة من 43 دراسة تجريبية التي أبلغت التصنيف. ساعد هذا النهج الشامل في تحديد القواسم المشتركة والفجوات في تعريفات البروكسيمكس والممارسات التجريبية، مما ساهم في فهم أوضح للطبيعة الديناميكية للبروكسيمكس في سياقات HRI.
المناقشة
تسلط المناقشة حول البروكسيمكس في تفاعل الإنسان والروبوت (HRI) الضوء على تعقيد المساحة الشخصية، التي تتأثر بالمعايير الثقافية والسياقات الموقفية. تم تحدي النماذج التقليدية، مثل دوائر هول المتداخلة، من خلال تمثيلات أكثر دقة، بما في ذلك الأشكال غير المتناظرة والديناميكية التي تأخذ في الاعتبار عوامل مثل العمر والثقافة وطبيعة التفاعل (إنسان-إنسان مقابل إنسان-روبوت). من الجدير بالذكر أن الدراسات تشير إلى أن الأفراد غالبًا ما يحتاجون إلى مساحة أكبر أمامهم بسبب الإشارات الاجتماعية والأفعال، بينما يمكن أن تختلف تفضيلات المسافة اعتمادًا على اتجاه الاقتراب، مع بعض الأبحاث التي تقترح الحاجة إلى مساحة أكبر عند الاقتراب من الخلف.
تكشف مراجعة الأدبيات عن تحول من النماذج الثابتة إلى الأطر القابلة للتكيف والحساسة للسياق التي تلتقط بشكل أفضل تباين السلوك البروكسيمي. بينما تركز العديد من الدراسات على متغيرات فردية في بيئات خاضعة للرقابة، هناك دعوة لإجراء أبحاث أكثر شمولاً ومتعددة العوامل في بيئات صالحة بيئيًا. علاوة على ذلك، غالبًا ما تتجاهل التصنيفات الحالية في HRI، على الرغم من تناولها لمتغيرات التفاعل المختلفة، دمج خصائص الروبوت، وخصائص الإنسان، والعوامل البيئية التي تشكل البروكسيمكس. يهدف التصنيف المقترح إلى سد هذه الفجوات من خلال تصنيف منهجي للتأثيرات على السلوك البروكسيمي، مما يعزز فهمنا للديناميات المكانية في HRI.
DOI: https://doi.org/10.3389/frobt.2026.1800762
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42273374
Publication Date: 2026-05-20
Author(s): Ehud Nahum et al.
Primary Topic: Social Robot Interaction and HRI
Overview
The section discusses the importance of socially aware navigation for robots, emphasizing the need to respect human social norms and proxemics—the regulation of interpersonal space. Traditional approaches in Human-Robot Interaction (HRI) have often relied on simplified, static models of personal space, failing to account for the dynamic and context-dependent nature of proxemic behavior observed in real-world scenarios. The literature has evolved from these simplistic models to more nuanced, context-sensitive representations, highlighting that interpersonal comfort is influenced by various factors such as interaction context, cultural norms, and environmental constraints.
To address existing gaps in the literature, the authors propose a comprehensive taxonomy of proxemics for robot navigation, developed through a hybrid methodology that combines top-down analysis of established HRI frameworks with a bottom-up extraction of variables from 39 empirical studies published between 2020 and 2025. This taxonomy organizes proxemic dimensions into four interrelated clusters: Human, Robot, Environment, and Context, capturing key variables that influence both the shape and dynamics of proxemic behavior. The findings reveal significant limitations in current research practices, including a lack of consideration for variable interactions and an overreliance on static laboratory settings. The proposed taxonomy aims to inform the design of socially adaptive robot navigation systems and lays the groundwork for future empirical research, emphasizing the necessity of integrating adaptive proxemic models as autonomous service robots become more prevalent in shared environments.
Introduction
In the introduction, the authors emphasize the importance of socially aware navigation for social robots, which must navigate shared spaces with humans while adhering to social conventions and ensuring safety. Effective navigation requires robots to model human behavior, preferences, and perceptions of personal space, as informed by the concept of proxemics—the study of how individuals perceive and manage interpersonal space. This concept, originally rooted in psychology, has been adapted to human-robot interaction (HRI) to align robot navigation with human expectations regarding personal distance.
The authors identify gaps in current research, particularly the need for robots to possess sophisticated human-aware capabilities that consider robot-specific characteristics such as size and mobility. They propose a new taxonomy centered on proxemics that integrates both human and robot characteristics with environmental variables, aiming to standardize and enhance the understanding of socially aware robot navigation. This taxonomy is intended to address existing limitations in HRI frameworks and guide future research and practical applications in the field. The paper outlines its structure, detailing literature review, methodology, gaps in theoretical understanding, the proposed taxonomy, and implications for future work.
Methods
The methodology of this study is organized into three distinct phases aimed at developing a comprehensive Taxonomy of Proxemics for Socially Aware Robot Navigation. Initially, the research identifies gaps in the existing literature on proxemics by reviewing recent studies and delineating key dimensions that influence robot navigation in social contexts. A structured taxonomy is then derived using a top-down approach, informed by established Human-Robot Interaction (HRI) taxonomies. This taxonomy categorizes proxemics into four clusters—Human, Robot, Environment, and Context—alongside a proxemic output variable, which includes spatial metrics. The final phase employs a bottom-up approach, analyzing 39 studies to extract relevant variables and integrate them into the taxonomy, thereby providing a structured framework to guide future research and practical applications.
The evaluation and analysis methodology involved a systematic review of literature from January 2020 to December 2025, focusing on HRI studies related to proxemics. A structured variable-classification approach was implemented, coding articles based on predefined dimensions such as human, robot, environmental context, and methodological settings. This process identified research gaps and influential dimensions through systematic coding and frequency analysis, revealing understudied areas and the factors that shape proxemic zone configurations. The literature review was conducted in three stages: Identification, Screening & Eligibility, and Inclusion, resulting in a curated set of 43 empirical studies that informed the taxonomy. This comprehensive approach facilitated the identification of commonalities and gaps in proxemic definitions and experimental practices, ultimately contributing to a clearer understanding of the dynamic nature of proxemics in HRI contexts.
Discussion
The discussion on proxemics in Human-Robot Interaction (HRI) highlights the complexity of personal space, which is influenced by cultural norms and situational contexts. Traditional models, such as Hall’s concentric circles, have been challenged by more nuanced representations, including asymmetric and dynamic shapes that account for factors like age, culture, and the nature of the interaction (human-human vs. human-robot). Notably, studies indicate that individuals often require more space in front of them due to social cues and actions, while preferences for distance can vary depending on the direction of approach, with some research suggesting a need for greater space when approached from behind.
The literature review reveals a shift from static models to adaptive, context-sensitive frameworks that better capture the variability of proxemic behavior. While many studies focus on single variables in controlled environments, there is a call for more comprehensive, multifactorial research in ecologically valid settings. Furthermore, existing taxonomies in HRI, while addressing various interaction variables, often overlook the integration of robot traits, human characteristics, and environmental factors that shape proxemics. The proposed taxonomy aims to bridge these gaps by systematically categorizing the influences on proxemic behavior, thereby enhancing our understanding of spatial dynamics in HRI.