有个性的仿人情感交互机器人研究与实验验证

The capability of affective interactions is an important sign of human intelligence; emotion human-robot interaction can reduce the emotional distance between the robot and human. Personality mainly affects activation of an emotional state and the emotional intensity.Through the introduction of psychological researches, humanoid face robot has personalities would raise the emotional acceptance of a robot. For a human emotional system is multidimensional, dynamic changes, sensitive to the initial value, nonlinear stochastic systems, A Markov model is applied to describe the probability of changes of the robot's emotional state. A Markov decision process is used to calculate the emotional status and expression mapping. An emotional control model of the humanoid face robot with personality is established. The mapping model of emotion-facial motion is studied; human-simulated intelligent controllers for the facial skin, eye movement, and mouth movement corresponding to voice are established. Through the classification refinement, the robot can realize more lifelike facial expressions with more intensity levels. A humanoid face robot with personality characteristics is improved and developed. Experiments on facial emotion expressions, including surprise, fear, disgust, anger, pleasure and sadness are conducted to verify this study. The experiments on the acceptance for a robot with personality to the ordinary people are conducted and statistically analyzed.

情感交互能力是人类智能的重要标志，仿人情感交互技术能够缩短机器人与人之间的情感距离。个性主要影响情感状态的启动并控制情感强度，通过引入心理学研究成果，使仿人情感机器人具有个性特点，提高人们对机器人的情感接受度。根据人类情感系统是一个多维、动态变化的、且初值敏感的非线性随机系统的特点，本研究应用马尔可夫模型描述机器人情绪状态的概率变迁，用马氏决策过程来计算情感状态与表情的映射关系，并融入个性特征，建立仿人表情机器人的个性化情感控制模型。建立情感－表情动作映射模型，对脸部皮肤表情动作、眼睛表情运动，以及与语音相对应的嘴部运动分别建立仿人控制模型，通过分级细化，实现机器人更为细腻逼真的多级表情强度的面部表情。改进与研制具有个性特点的仿人表情机器人实验验证系统，进行模仿人脸实现包括惊奇、恐惧、厌恶、愤怒、高兴和悲伤等连续表情交互动作的实验验证，并进行普通人对该个性机器人的接受度的实验和和统计分析。

情感交互能力是人类智能重要标志，仿人情感交互技术能够缩短机器人与人之间的情感距离。本项目研究了情感状态变迁过程，并融入个性特征，建立仿人表情机器人的个性化情感模型。研制出了具有个性特点的仿人表情机器人实验验证系统，进行了模仿人脸实现包括惊奇、恐惧、厌恶、愤怒、高兴和悲伤等连续表情实验验证；实验系统还融合了视觉、听觉、语音、目标定位等功能。经过项目组所有成员的共同努力，在情感模型方面，建立了不同个性的情感模型，当遇到相同的情感刺激时，所表现出来的情感反应的强弱程度不同。在机器人平台方面，进行了机构设计，包括：眉毛机构、眼球机构、眼睑机构、下颚机构及颈部机构。在机器人控制系统方面，现已实现了多种面部表情及多种表情连续变化。在视觉方面，完成了机器人视觉交互系统的搭建，根据人脸图像特征提取、人脸检测等方法，实现了目标跟踪、人脸表情识别及再现、人脸识别、性别识别功能。在语音方面，总结出了不同汉语发音的口形视位，通过不同动作次数时间拟合曲线设计了对于不同次数口形动作的控制方法，完成了语音识别和语音合成功能，实现了嘴部运动和输出语音相协调的语音系统。在多传感器定位方面，利用红外传感器、听觉传感器和视觉传感器分别用不同的方法理论对机器人交互对象进行定位，通过多传感器信息融合，获得交互对象精确的方位信息。