基于智能交互机器人平台的教学与实践

为了将智能机器人及其相关技术更好地引入到智能学科的教学与科研之中,我们研制了具有17个自由度的双足步行机器人教学平台。在该平台上可以完成12个与智能科学相关的试验。为了使人与机器人之间的交互能像人与人一样自然、亲切和生动,我们以仿生学为基础,设计并研制了具有某种程度的情感处理和表达能力的情感机器人。该机器人通过视觉、听觉和触觉等来感知外部环境的变化,利用六种面部表情、肢体动作和语音来表达自身的情感。     

基于情感交互的仿人头部机器人

本研究的目的是设计一台机器人,使它可以与人互动,并在日常生活中和常见的地方协助人类．为了 完成这些任务,机器人必须友好地显示出一些情感,表现出友好的特点和个性．依据仿生学,研制了一台仿人头部 机器人,建立了机器人的行为决策模型．该机器人具有人类的6 种基本面部表情,以及人脸检测、语音情感识别与 合成、情感行为决策等能力,能够通过机器视觉、语音交互、情感表达等方式与人进行有效的情感交互．     

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.     

人机交互中的个性化情感模型

人与机器人的交互过程中,情感因素的引入能够使人机交流更加自然和谐.因此,完整的人工情感模型的建立是首要解决的问题.基于情感能量理论基础,首先,提出了心境自发转移和刺激转移模型.其次,结合情绪自发转移的马尔可夫链模型和刺激转移的HMM模型,将心境和情绪的自发和刺激转移过程统一在一个框架下.最后,将完整的人工情感模型软件化并应用于儿童玩伴机器人上,在接受非结构化环境与用户的信息输入后,个性化的情感软件模块产生输出,实现针对儿童用户的玩伴机器人个性化交互,通过应用验证了该模型的有效性.     

工业机器人自适应力控制的新方法

机器人力控制系统的稳定性对接触环境刚性的变化很敏感，为了解决这一问题，本文首先建立了一种机器人与刚性环境相接触的动力学模型，然后，基于Ｐｏｐｏｖ超稳定理论设计出了一种机器人自适应力控制算法，该算法通过辨识环境刚性以获取与接触环境相适应的力控制反馈增益系数，理论分析和实现结果都证明这种方法在环境刚性大范围变化时，均能获得的控制效果。     

“情感机器人” 喜怒哀乐表情多

正英国科学家研发了一个"友好的"机器人,它能够通过展现出多种不同的表情与人类交流。这个机器人的名字叫欧文(Erwin),是智能网络情感机器人(Emotional Robot with Intelligent Network)的简称。研究人员通过欧文来研究人类如何形成与机器的关系。欧文是英国林肯大学默里博士的研究成果。它能够与人类交流,并且在交流中表达5种基本情绪。     

用势场法改进的极限环导航方法在移动机器人中的应用

结合人工势场法,提出一种新的极限环方法.它可以在诸如机器人足球赛等动态变化的环境中为自主移动机器人进行很好的实时路径规划.将障碍物的运动速度和一些不易直接表达的策略① 等转化成势场,然后把势场抽象成虚拟的障碍物,通过改变非线性方程的极限环半径,获得动态运动路径规划.这种方法能让机器人对高速运动的障碍物有很平滑的避障能力,并且能综合复杂的路径规划要求达到目标.仿真和试验都表明了这种方法在机 器人足球赛中的应用价值.􀁱 􀁽     

表情机器人设计与实现

表情机器人的研究在国内还处于初级阶段，为了推进这一新的科学热点的研究，本文从生物学的角度和和谐人机交互的角度出发，运用了机械设计、传感器技术、舵机控制、嵌入式系统、人工智能等技术设计了一个情感机器人头。它可以和人进行对话并产生表情，最终为人机交互的过程中人们能与计算机进行具有情感、自然、和谐的交互提供接口。     

基于个性和OCC的机器人情感建模研究

机器人不仅要具有简单的机械作业和逻辑推理能力，还应当具有类似人类的情感能力．本文将个性与情绪、情感、理解、表达相结合，采用OCC模型作为评价标准，建立了符合人类情感规律的、可用于情感机器人的情感模型。通过一个应用上述模型的虚拟人情感交互系统．验证了此模型可以很好的对人类的情感进行仿真．可以应用于情感机器人和人性化计算机、游戏等许多领域。     

基于人体体型差异的机器人运动系统设计

机器人与人类的交互在人们的日常生活中越来越普遍。该文针对目前机器人在人机交互过程中不能区分交互对象的缺陷，设计了一种基于人体体型差异的机器人运动系统。该系统的设计以YOLO-V5检测算法作为人体检测器，并配合RealSense深度摄头获取机器人与人之间的距离；以SimDR算法获取骨骼的关键点坐标，结合距离信息判断人体身高，并依据身高将人分为三种体型，使机器人根据不同体型的人做出三种不同的运动行为。该系统已在机器人平台上进行实验，实验结果满足机器人运动差异化表达的预期，并且系统具有良好的实时检测性能。     

边写边画

人们的精神情感很难用语言表达，精神上的交流需要通过其他媒介来进行传达。比如，我们往往可以从书中画中读到作者的情绪和精神状态。但书画只局限于让一小部分人来表达他们的情感．今天我们必须感谢现代科技为我们提供的了一个浓缩性的交流平台——网络。不谈其在商业上的价值，单从网络服务于个人的角度上来说．网络为我们提供的就是一个交流，通过一个小小的窗口．我们可以到达世界的任何一个角落，寻找我们需要或感兴趣的东西。 博客是近年来最为聪明的一种网络服务产品，它为人们提供了一块可以抒发自己情感的园地，让所有的人都能阅读和感受作者的心情。对于设计者和艺术家来讲．如何它拉近了作者与读者之间的关系．它不但可以向人们展现一个心情，也可以展现作者心情的变化过程。今天，有这样一群人，正在利用这一平台讲述着自己的故事，同时也在贩卖着他们的灵感。     

与人协调工作的机器人

日本Ｏｍｒｏｎ公司开发了一种能够按人的指令或手势进行工作的自主式双臂的移动机器人,它能与人一起协作搬运桌子。该机器人采用了该公司的传感技术和控制技术,并且是世界上第一台适应自然交流方式的与人协调工作的机器人。它超出了对现有机器人的限制,与人更接近了一大步。 这种新开发的称作“奇才”的机器人,其腿部采用了全向机动轮,头部装有一台ＣＣＤ摄像机,有两只手臂,每只手臂有７个自由度,能举起最大２０公斤的重物,其腕部装有６轴力传感器。机器人主体部分装有４台个人计算机,总共有７个中央处理单元。机器人依靠电池可…     

手语到情感语音的转换

为了解决语言障碍者与健康人之间的交流障碍问题,提出了一种基于神经网络的手语到情感语音转换方法。首先,建立了手势语料库、人脸表情语料库和情感语音语料库;然后利用深度卷积神经网络实现手势识别和人脸表情识别,并以普通话声韵母为合成单元,训练基于说话人自适应的深度神经网络情感语音声学模型和基于说话人自适应的混合长短时记忆网络情感语音声学模型;最后将手势语义的上下文相关标注和人脸表情对应的情感标签输入情感语音合成模型,合成出对应的情感语音。实验结果表明,该方法手势识别率和人脸表情识别率分别达到了95.86%和92.42%,合成的情感语音EMOS得分为4.15,合成的情感语音具有较高的情感表达程度,可用于语言障碍者与健康人之间正常交流。     

基于内分泌调节机制的机器人行为规划算法及其应用研究

借鉴内分泌系统对神经系统与遗传系统的高层调节机制，提出了一种新的基于内分泌调节机制的机器人行为规划算法．此算法中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一种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式又由遗传系统得以继承．该算法有效避免了神经系统复杂的自学习过程。同时也保证机器人有较强的自适应能力．为了验证算法的有效性，本文做了机器人足球队守门员训练的仿真实验，结果也表明该算法具有很强的自适应学习能力．     

仿人机器人及其步态控制

仿人机器人是最能代表人类用工程方法进行自我克隆的能力的智慧结晶。它可以具有类人的外貌特征和运动功能,以及视觉、听觉、触觉、接近觉、味觉等智能感知能力,可在未知环境中独立行走,与人进行一定程度的交流,其技术研究是当今机器人领域的前沿和热点。本文就近年来机器人平台的发展和步态控制的研究近况进行综述,分别概括各方向的发展动态和目前仍然存在的问题。     

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.     

多项措施让双机互传数据更方便

在平时的工作过程中，两台计算机之间相互交流传输数据的现象经常发生。不少人队为这样的互传数据操作，在局域网环境中很轻易就能进行。的确如此，不过杠实际交互传输数据的时候，并不会都在局域网中进行，有时需要在不同地方、不同网络之间进行。向对复杂环境下的双机互传数据要求，如果不掌握一些数据交换的措施方法，显然会影响双机数据相互传输的效率。     

基于人工情感控制系统的设计与实现

人工情感在机器人的研究中至关重要,文中简要概括了当前人工情感的应用;我们在借鉴生物系统控制理论的基础上,融入了进化控制的思想,设计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蚁群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;为了验证该控制结构的有效性,文章做了仿真实验;仿真结果也表明机器人具有很强的学习和自适应能力.     

智能机器人系统中局部环境特征的提取

本文基于栅格地图和滚动视窗的控制方法，提出了一种提取机器人局部障碍物群环境特征的 数据融合新方法．该方法在多个级别对原始数据进行不同程度的抽象和压缩，减少机器人内 部模块之间或机器人之间、机器人与控制中心进行通讯的数据量，提高系统的动态性能．同 时，该方法对复杂环境具有良好的自适应性和实时性．本文分别列举了仿真实验和物理实验 结果，表明了机器人采用障碍物群的环境特征提取方法可以成功地完成躲避障碍物和路径规 划的任务．     

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.