研究人员开发了一个包含 1,893 个用户问题的新数据集，专门用于可解释机器人学。该数据集收集自 100 名参与者，将问题分为 12 类，重点关注用户对机器人能力和任务执行细节的期望。研究结果表明，虽然用户经常询问基本任务信息，但他们认为有关假设场景和确保正确行为的问题最为重要。该资源旨在帮助开发更好的人机交互问答模块和解释策略。 AI
影响 为开发更直观、信息更丰富的人机交互系统提供了基准。
排序理由 这是一篇详细介绍可解释机器人学新数据集的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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