一种具有情感和记忆机制的迷宫机器人认知模型

情感作为人类的高级认知,在环境学习和环境理解方面具有重要意义.将情感引入机器人搜索任务,同时结合记忆机理,提出一种具有情感和记忆机制的认知模型,由内部状态、感受器、环境状态系统、情感系统、动态知识库、行为决策系统以及执行器7部分组成.情感系统包含情感生成、情感状态以及情感记忆3个模块,其中,情感记忆用于提供内部奖励.记忆功能在动态知识库中实现.基于强化学习理论框架,将情感内部奖励与记忆进行融合,形成新的奖励机制,并设计相关认知学习算法.以需要“能量补给”的迷宫机器人搜索任务对所提出认知模型进行验证,结果发现,当面对不同情境时,机器人会产生不同的情感.结合前期记忆,机器人所作决策更“拟人”,表明情感和记忆机制设计的有效性.将所提出认知模型、无情感决策认知模型、基于ε-greedy策略的Q学习算法进行对比,结果表明,情感和记忆的引入,能够提高机器人的学习效率,同时学习过程更稳定.     

基于个性的机器人情感生成和决策模型构建

为了使人机交流更加自然,提出一种基于个性的机器人情感生成机制和情感决策模型,建立了从个性到情感空间、从情感空间到多种行为输出的映射.对个性空问和情感空间进行描述,通过PAD (pleasure-arousal-dominance)空间建立二者之间的映射关系,给出了基于融入个性精神集注模型的情感更新方程,得到机器人实时情...     

机器人情感交互模型研究

为了实现机器人与人的和谐交互,该文给出了基于Multi-agent的情感机器人结构模型,提出了机器人情感交互模型构建方法,介绍了基于灰色系统的情感模型和情感关联模型,构造了机器人学习模型,实现了情感机器人交互系统,结果表明机器人能够和人进行有智能和情感的交互。     

人工情感的进化控制系统实现

人工情感在机器人的研究中至关重要,简要概括了当前人工情感的应用.在借鉴情感学习控制的理论的基础上,融入了进化控制的思想,设计出了一种基于人工情感的控制体系结构,在此结构中包含有基于遗传算法的进化控制系统、神经和人工情感控制系统.机器人通过神经系统接受环境信息并进行行为决策,行为决策的效果通过情感学习模型进行反馈.情感学习模型根据机器人的内、外环境状态,产生情感因子（即生物激素）,再由情感因子来调节神经系统的记忆和行为决策,最后神经系统的记忆与行为模块又由进化系统得以继承.该控制结构加强了机器人在动态环境中的学习和自适应能力.仿真实验验证了该控制结构的有效性,仿真结果也表明机器人具有很强的学习和自适应能力.     

家庭服务机器人情感计算模型的研究

根据基本情感理论建立了家庭服务机器人的情感状态概率空间模型,并应用马尔可夫链的特性,建立了基于隐马尔可夫模型的情感计算模型.详细地阐述了该情感计算模型中各参数的意义以及估算方法.通过仿真实验验证了该情感计算模型可以较好地模拟情感状态的自发转移,以及在外部刺激作用下的情感转移.通过对实验数据分析,发现机器人的情感经外部刺激作用或者自发演变,最终趋于稳定状态,这个稳定状态与情感转移概率矩阵有关,而与机器人所处的初始情感状态无关.     

基于状态空间与概率空间映射的极大相似度匹配情感模型

机器人情感建模是研究情感机器人的热点问题。文中以情感心理学知识为基础,模拟具有不同个性的情感机器人在外界刺激作用下情感动态变化的过程,研究个性和外界刺激对情感转移过程的影响。采用基于状态空间的情感空间模型来描述机器人的情感状态,并用HMM过程来模拟情感状态的转移过程。但HMM过程只能求得当前情感状态的概率,为得到具体的情感状态,文中提出一种基于状态空间与概率空间映射的极大相似度匹配的情感转移模型。首先利用HMM过程计算出当前情感概率,然后通过极大相似度匹配来得到转移后具体的情感状态。通过调节模型参数来模拟不同个性和外界刺激,该模型能有效模拟情感状态变化过程。实验结果验证模型模拟的情感变化过程符合人类情感变化的一般规律。     

服务机器人的语音情感识别与交互技术研究

分析语音情感识别技术的发展现状和关键技术,将基于隐马尔可夫模型的语音情感识别方法应用在机器人中,目的在于使机器人能够识别人的语音信号中的情感信息,并做出相应的情感表达.这在我们研制出的服务机器人中得到了较好的应用,该机器人能够识别人的语音情感并能与人进行一定的交互.     

情感机器人的情感模型研究

本文建立了仿人类情感的情感模型,在情感模型中建立了三维情感空间,采用马尔可夫过程来描述情感状态的变化转移过程,并提出了性格矩阵,对比分析了不同性格人对相同刺激的反应.应用D-S证据理论融合来自视觉、声音及其他方面的情感信息,分析两种因素同时作用时引起情感状态的转移规律.最后将情感模型应用于情感机器人系统,使机器人可以根据外界刺激产生情感,并做出相应的表情.实验结果证明了情感模型的有效性.     

基于大脑情感回路的人工情感智能模型

情绪是大脑的高级功能,保证着有机体的生存和适应,对个体的学习、记忆和决策有着重要的影响.本文对大脑情感回路中的2个关键部分:前额皮层和杏仁核,进行计算机建模,模拟大脑的情感学习、记忆和调节机制,建立基于大脑情感回路的人工情感智能模型.并设计出基于该模型的控制器,应用于化学过程控制和倒立摆实验.实验结果表明,本文所提出的基于大脑情感处理机制的控制器具有较快的反应速度和较好的鲁棒性.     

基于社交、情感和生理的分层模糊表情生成

针对目前人脸表情生成模型存在的情感类型较少、未考虑除情感以外产生表情的其它来源以及表情模式固定的局限性,提出一个分层模糊表情生成模型.该模型考虑社交、情感和生理等不同层次对表情生成的影响,利用模糊理论生成灵活、丰富的表情.基于该模型建立分层智能模糊表情生成系统,并对该系统进行评价,其结果说明分层模糊表情生成在人机交互中起到较好作用.     

情感计算数学模型的研究初探

针对计算机如何进行情感计算,提出一种情感空间的概率模型并对其进行了计算机仿真。通过构造状态的概率转移矩阵,得到每个情感状态的概率分布,从而计算出情感的熵值。情感的熵值,表达出所构造的情感的细腻程度。通过计算机仿真,验证了情感模型是符合人类情感规律的——不确定性同时又具有统计规律。最后通过不同参数的仿真,说明此模型可以产生不同的情感活动,为情感机器人数学模型的建立与情感决策支持系统提供了一种新的方法。     

基于计算机视觉的情感计算

情感计算是关于情感、情感产生以及影响情感方面的计算,其目的是赋予计算机识别、理解、表达和生成各种情感特征的能力,最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互.介绍基于计算机视觉的情感计算过程及处理方法,并指出现阶段存在的问题和面临的挑战.     

基于马尔可夫链的情感计算建模方法

定义了情感的两种状态及其两个基本的变化转移过程,并应用马尔可夫链构造了一个情感概率空间,建立模拟情感变化的情感模型,给出了情感能量、情感强度和情感熵等概念,用以描述情感特征与情感状态。通过Matlab的仿真计算,验证此模型可较好地模拟情感状态自发转移的动态过程,可用于情感机器人的情感模拟计算。为情感计算和情感自动生成理论研究提供了一种新途径。     

情感建模研究进展

情感建模在和谐人机交互及情感机器人方向有着广泛应用,是情感计算及人工心理理论研究的主要内容．本文对情感建模研究现状及其相关应用作了较为详细的分析与综述,指出了情感建模目前所面临的问题及难点．     

Affective experience modeling based on interactive synergetic dependence in big data

Affective computing is important in human–computer interaction. Especially in interactive cloud computing within big data, affective modeling and analysis have extremely high complexity and uncertainty for emotional status as well as decreased computational accuracy. In this paper, an approach for affective experience evaluation in an interactive environment is presented to help enhance the significance of those findings. Based on a person-independent approach and the cooperative interaction as core factors, facial expression features and states as affective indicators are applied to do synergetic dependence evaluation and to construct a participant’s affective experience distribution map in interactive Big Data space. The resultant model from this methodology is potentially capable of analyzing the consistency between a participant’s inner emotional status and external facial expressions regardless of hidden emotions within interactive computing. Experiments are conducted to evaluate the rationality of the affective experience modeling approach outlined in this paper. The satisfactory results on real-time camera demonstrate an availability and validity comparable to the best results achieved through the facial expressions only from reality big data. It is suggested that the person-independent model with cooperative interaction and synergetic dependence evaluation has the characteristics to construct a participant’s affective experience distribution, and can accurately perform real-time analysis of affective experience consistency according to interactive big data. The affective experience distribution is considered as the most individual intelligent method for both an analysis model and affective computing, based on which we can further comprehend affective facial expression recognition and synthesis in interactive cloud computing.     

认知视角下的文本情感计算

尝试将认知语用学和情绪心理学相关知识引入到文本情感计算中,以拉扎勒斯的认知一评价理论和认知语用学的认知语境为理论背景,提出一个新的文本情感认知模型。它从情感的发生机制出发,以多种情感图式为基础,考虑否定状态下情感的极性关系等多方面因素,提高了文本情感识别的准确率。情感认知模型是从一个新的视角研究情感识别问题,拓宽了研究的维度和理论背景,提供了新的研究思路。实验证明该模型是有效的。     

Analysis of perceived exertion and satisfaction in the opening and closing of tailgates of SUVs

The difficulty in opening and closing the tailgate of sport utility vehicles (SUV) is important as one of the items of JD power’s Initial Quality Study (IQS). This study aimed to evaluate the perceived exertion and satisfaction in opening and closing SUV tailgates and explain them with the mechanical force. The study measured the mechanical open and close force for 33 SUV tailgates and evaluated perceived exertion and satisfaction of opening and closing with 84 male participants from 20’s to 50’s. The regression models of perceived exertion and satisfaction showed that initial closing and opening force, the difference between initial and maximum closing force, and the difference between an initial close angle and auto-fall angle should be small for a positive effect. In addition, the IQS score of tailgates is more related to perceived exertion and satisfaction in closing than those in the opening. The results of the study will be helpful to design and test the mechanical open and close structure of SUV tailgates.     

基于BDI Agent技术的情感机器人语音识别技术研究

介绍了BDI Agent技术在情感机器人实现中的应用。通过基于Agent技术的语音识别网络的构建，实现让机器人对外界语音输入能够正确地识别和理解，这样才能为进一步进行情感上的交流奠定基础。主要讨论了如何在BDI Agent技术的基础上建立识别器和解释器。     

The disenchantment of affect

In computing design, experience is often broken down, compartmentalized, and engineered: a process that often disenchants the original experience. In this paper, we demonstrate the possibility to design for experience, not by formalizing and rationalizing it, but instead by supporting open-ended engagement and appropriation. We illustrate this approach through Affector, a case study in affective computing, in which we focus on user interpretation and construction of emotional experience over its computational modeling. We derive design and evaluation strategies for enchantment that focus on supporting the ongoing construction and interpretation of experience by human participants over the course of interaction. We suggest that enchanting experiences may be designed only by approaching enchantment obliquely: not by engineering it in, but by providing opportunities where it may emerge.