具有情感的类人表情机器人研究综述

具有情感的类人表情机器人是机器人研究领域中的热点问题之一。对这方面的研究现状进行了综述。首先,梳理了国内外具有情感的类人表情机器人的研究之路,概括性地总结了具有代表性的表情机器人涉及的相关理论与技术,并对比分析了其系统构成、机械结构、传感系统、控制系统和特性;其次,详细阐述了该领域所涉及的理论与技术,包括面部编码系统理论、人工心理与人工情感理论、传感技术、图像处理技术以及语音识别与表达技术,继而针对该领域研究中存在的问题讨论了进一步的研究方向;最后,对该领域未来的发展进行了展望。     

美研发出能扮鬼脸和皱眉头的婴儿机器人

美国最新研制婴儿机器人"迭戈-圣(Diego-San)"能够表达真实婴儿的面部表情(如图,左是困惑表情,中是高兴表情,右是哭泣表情),它不会像婴儿那样呕吐食物或者尿湿衣服。这款机器人制造工艺十分精湛,制造机器人的材料叫"frubber",用于制造它的柔软皮肤,它还能通过人工智能技术模拟婴儿的行为,就如同婴儿一样。     

我国研制出首台带面部表情的机器人

我国从事机器人技术研究的科研人员今天对外宣布，经过两年多的研发，他们已经成功研制出国内第一台带面部表情类人型机器人。这台机器人主要应用幼教事业。     

机器人学习系统

日本富士通研究所开发出一种类人型机器人记忆和学习系统,能使机器人在短时间内记住自身的动作。据《日经产业新闻》报道,装有这种学习系统的类人型机器人能在不断调整身体活动的同时将这些动作全部记下来,过去需要两天以上才能熟悉的动作,现在只需20秒。在实验中 ,研究人员为小型类人型机器人“HOAP—2”装上学习系统 ,然后用外部连接的电脑指示它做各种动作。开始时 ,机器人步履蹒跚 ,有时需要扶持 ,但随着它自己对手脚等身体各关节位置的不断调整 ,“HOAP—2”的动作越来越稳。类人型机器人行走时一般要通过监测装置测量脚部着力重心…     

日本拟向空间站运送类人机器人

日本宇宙航空研究开发机构日前发表声明,计划2013年向国际空间站长期派驻一名类人机器人,以帮助宇航员解闷。声明说,这名机器人身材不高,大约50厘米。它将协助宇航员接受地面指令,陪他们说话,为他们拍照,识别和分析他们面部表情传达的信息,甚至能在推特(Twitter)网站上发布及时状态信息、传照片等。     

半自主类人型机器人足球系统的优化设计

目前类人型足球机器人方面的研究还比较少,FIRA也把类人型机器人引入到足球领域不久,各个方面还不成熟,还有很大的发展空间。在这样的背景下,自主设计一个较好的类人型足球机器人系统,并且在实验和比赛中都证明了它的有效性。本文重点以视觉系统和决策系统为研究对象,针对视觉误差提出了一种新的校正方法,可以使误差率很小。针对决策系统,通过常见的决策程序设计框架的研究,提出了一个改进的程序设计框架,并且通过实验和比赛的检验,证明了该改进的程序设计框架的有效性,大大增强了机器人的比赛能力。     

具有颜色识别功能的类人机器人设计

针对传统类人机器人在控制系统实时性和视觉识别方面的不足,以S3C6410作为主控芯片,设计了具有视觉识别功能的类人机器人控制系统,通过改进和简化视频识别算法取得了良好的目标识别效果。实验表明,基于本控制系统设计而成的类人机器人实时性好,目标识别准确,通过调整运动路径能够快速找到目标。     

类人机器人的研究现状及展望

机器人是近年来发展起来的一个多学科和技术相交叉结合的应用领域,类人机器人是研究热点之一.类人机器人技术汇集了当今世界在机电、材料、计算机、传感器、控制技术、人工智能、仿生科学、思维科学、心理学以及理论语言学等多个学科领域的尖端技术.本文主要介绍目前国内外类人机器人的研究现状,分析各典型类人机器人的自由度分布,同时对类人机器人的理论研究现状做简单介绍,对目前研究存在的问题做分析,提出类人机器人未来的发展方向.     

基于双LSTM融合的类人机器人实时表情再现方法

为提高机器人表情再现的时空相似度和运动平滑度,结合序列到序列的深度学习模型,提出一种基于双LSTM(长短期记忆)融合的类人机器人实时表情再现方法.在离线机械建模阶段,首先构建逆向机械模型以实现面部特征序列到电机控制序列的逆向映射,并进一步提出运动趋势模型以规整电机连续运动的平滑度;然后,引入加权目标函数以实现两模型的融合和参数优化.在在线表情迁移阶段,以表演者面部特征序列作为融合模型的输入,并在最优参数下完成表演者面部特征序列到机器人控制序列的端-端翻译,从而达到机器人表情的帧-帧再现.实验结果表明:融合模型的电机控制偏差不超过8%,且表情再现的时空相似度和运动平滑度大于85%.与相关方法相比,提出的方法在控制偏差、时空相似度和运动平滑度方面均有较大提升.     

让机器人露出笑脸

日本的研究人员并不满足于机器人能够勤奋有效地工作,他们还想让机器人微笑着做事情。东京科技大学一个研究小组认为,面带表情的机器人将能与主人更好地沟通。 当人们面对面地交流时,表情和手势远比语言显得更为重要。机器人项目组组长原文男(Fumio Hara)认为,表情在交流中可能占55％的比例。     

Zeno——第一个具有完整个性机器人

Zeno——作为2009年市场上的一个玩具,他是不断发展的机器人中最像人的。它丰富的面部表情让这个机器人的个性以及与人的感情交流更加完善了。     

日商开发出研究用类人型双足步行机器人

日本川田工业公司的航空机械业务部最近开发出了研究用类人型双足步行机器人“ｉｓａｍｕ” ,最快能够以每小时约２公里的速度双足步行。据介绍 ,新开发的机器人身高１４６．８厘米 ,体重５５公斤 ,关节自由度全身合计３２个 ,操纵摇杆可以使机器人向任意方向自由步行。该产品通过在脚趾安装关节 ,提高步行的速度。这种机器人还可以爬上阶差最高为２５０毫米的楼梯。到目前为止 ,川田工业公司负责制作由东京大学的井上·稻叶研究室研究开发的类人型双足步行机器人“Ｈ６”和“Ｈ７”。这次开发出的机器人 ,包括步行控制系统在内的各种软件也…     

基于实时ZMP检测的类人足球机器人步态规划

为了保证类人机器人行走的稳定性,合理的步态规划和误差补偿是最为关键的两个方面。针对研究新一代的类人足球机器人AFU2008,在步态规划方面,根据ZMP(零力矩点)稳定性原理,首先用参考轨迹法进行关节轨迹规划,然后由运动学逆解出的关节转角值对机器人舵机进行实际控制;在误差补偿方面,采用对ZMP影响较大的上体运动进行误差补偿,并针对传统的上体补偿方法的局限性,提出了允许上体高度作匀速运动的改进方法。最后通过仿真和实际实验表明:相对于传统补偿方法,新方法能够更加明显减小机器人的ZMP误差,提高机器人ZMP的稳定裕度,使得类人机器人可以稳定快速的行走。     

参数化全向步态的设计

为仿真类人足球机器人设计了参数化全向步态模块。由于仿真类人足球机器人比赛对机器人步态灵活性、实时性的要求,实现该模块的主要思想是在对机器人腿部精确建模基础上,选择参数较少,计算量有限的关节运动轨迹生成方法。     

让人工智能传达编程教育的魅力——以机器人战“疫”项目教学为例

项目构想当下,人工智能与机器人技术快速崛起,生活中使用的此类产品将越来越丰富多样,因此,有必要了解其结构和作用,学习其基本知识和技术,知道其测试、优化、控制。Pepper作为人形机器人,身高有120cm,拥有同人一样的五指及灵活的关节,可以通过编程引导Pepp er做出各种拟人化动作。在技术上,它拥有精准的语音识别技术,以及分析表情和声调的情绪识别技术等多种高科技,有着类人的听、看、思考与沟通能力。学生通过入门级的在线编程工具Robo Bl ocks进行简单的模块拖拽,即可对Pepper进行动作指令编程,并可通过可视化3D模拟环境实现动作仿真。     

双足机器人最新成果对我国机器人产业发展的启示

能够类人行走的双足机器人一直是国内外的热点技术产业领域.近日,波士顿动力和特斯拉两家科技领域先锋企业相继发布双足机器人最新研究成果.无论是Atlas的跑酷视频还是马斯克的人形机器人 Tesla Bot,都向业界展现了企业强大的技术实力和在双足机器人领域的卓越创造力,引发广泛关注.中国软件评测中心分析认为,两家企业的最新成果在体现机器人领域发展方向的同时,也给我国机器人行业发展带来了重要启示.     

机器人的CP-nets优化类人轨迹规划

机器人移动轨迹按照人的手臂来模拟是提高机器人安全性和人机交互能力的有效方法,特别是针对机器人抓取路径不唯一的场合,类人行为对于人机系统表现更加自然。此前,通常利用Kinect等设备,基于人工神经网络和K近邻算法等智能算法对类人轨迹进行规划,但无法获得未采样过的最优轨迹。本文基于CP-nets采用偏好模型研究类人运动轨迹,然后将该模型应用于机器人控制,在没有采样的情况下,也可得到最优的类人轨迹。实验结果表明,基于CP-nets 的类人规划轨迹具有较高的效率和舒适性,符合人的运动特征。     

一种气动肌肉拮抗驱动机器人关节的类人运动控制方法

为了实现气动人工肌肉拮抗驱动机器人关节系统的类人运动控制,针对该系统严重非线性的特点,本文将其控制问题视为一个非线性最优控制问题,根据人体手臂关节运动的最小加加速度模型设定系统的最优控制性能指标,首先采用扩张状态观测器将机器人关节模型线性化得到积分器串联标准型,然后在线性化模型基础上设计最优控制律,使机器人关节具有与人手臂关节相似的无约束运动轨迹.仿真结果表明,采用本文算法,机器人关节能实现大运动范围(0～120°)的类人运动,关节运动轨迹对负载的改变(1 kg～5 kg)不敏感,并且关节运动具有较好的抗扰动能力.在机器人关节实验平台上通过实物实验验证了算法的有效性,并进一步讨论了控制器参数的设计规则.本文算法需要整定的参数只有2个,适用于气动肌肉拮抗驱动关节的类人运动控制,能够满足协作机器人在本质安全性、运动柔顺性以及类人运动模式等方面的要求.     

基于三质心模型的类人机器人射门算法

为了实现快速稳定的射门动作,提出了一种基于三质心模型的类人机器人射门轨迹规划方法。首先,根据三质心模型,得到包含游动腿轨迹和躯干轨迹的零力矩点(ZMP)方程, 采用三次贝塞尔曲线规划游动腿轨迹和ZMP轨迹,根据ZMP方程求解出类人机器人的躯干轨迹;其次,在双腿支撑相根据线性摆模型计算类人机器人的质心轨迹,实现射门姿态的快速调整;最后,在RoboCup 3D仿真平台中应用此算法实现了类人机器人的快速射门动作,并与其他球队的射门动作进行了对比。实验结果表明：应用该算法仅需手工调试即可快速实现稳定的射门动作,射门动作时间有很大减少,可增强机器人足球队的竞争力。     

机器人的CP-nets优化类人轨迹规划（英文）

机器人移动轨迹按照人的手臂来模拟是提高机器人安全性和人机交互能力的有效方法;特别是针对机器人抓取路径不唯一的场合,类人行为对于人机系统表现更加自然.此前,通常利用Kinect等设备,基于人工神经网络和K近邻算法等智能算法对类人轨迹进行规划,但无法获得未采样过的最优轨迹.本文基于CP-nets采用偏好模型研究类人运动轨迹,然后将该模型应用于机器人控制,在没有采样的情况下,也可得到最优的类人轨迹.实验结果表明,基于CP-nets的类人规划轨迹具有较高的效率和舒适性,符合人的运动特征.