不同个性的情感机器人表情研究

在情感机器人研究中,不同个性的面部表情是情感机器人增强真实感的重要基础。为实现情感机器人更加丰富细腻的表情,将人类的个性特征引入情感机器人,分析个性理论和情感模型理论,得知不同个性机器人的情感强度。结合面部动作编码系统中面部表情与机器人控制点之间的映射关系,得到情感机器人不同个性的基本表情实现方法。利用Solidworks建立情感机器人脸部模型,在ANSYS工程软件中将SHFR-Ⅲ情感机器人脸部模型设置为弹性体,通过有限元仿真计算方法,对表情的有限元仿真方法进行了探究,得到实现SHFR-Ⅲ不同个性基本表情的控制区域载荷大小和仿真结果。最后,根据仿真结果,进行SHFR-Ⅲ情感机器人不同个性的表情动作实验。实验结果表明,有限元表情仿真可以指导SHFR-Ⅲ情感机器人实现近似人类的不同个性的基本面部表情。     

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.     

基于深度学习的心理情绪智能交互与反馈系统

为了有效提高机器人的智能交互水平,设计一种基于深度学习的的心理情绪智能交互系统。通过分离卷积实现深度学习,对人的面部表情(喜悦、伤心、气愤、恐惧等)进行分析和特征提取,实验结果显示训练后的模型对面部表情测试集的识别准确率可达71.1%。系统分别设计了与6种不同面部表情向对应的NAO机器人肢体动作,实验结果表明,机器人可在2 s内完成识别并进行动作反馈,且连续10帧的识别结果较为准确。     

英国研制出具有10种人类表情的新型机器人

近日,英国研究人员宣布成功研制出一种新型机器人,该机器人能迅速分辨10种人类面部表情,并随即做出同样的表情。速度之快,就像一个人照镜子看到自己的表情一样。     

面向学前教育对话机器人的多模态情感识别实现关键技术

为进一步提高学前教育对话机器人交互过程的准确性，结合多模态融合思想，提出一种基于面部表情情感和语音情感融合的识别技术。其中，为解决面部表情异常视频帧的问题，采用卷积神经网络对人脸进行检测，然后基于Gabor小波变换对人脸表情进行特征提取，最后通过残差网络对面部表情情感进行识别；为提高情感识别的准确性，协助学前教育机器人更好地理解儿童情感，在采用MFCC对连续语音特征进行提取后，通过残差网络对连续语音情感进行识别；利用多元线性回归算法对面部和语音情感识别结果进行融合。在AVEC2019数据集上的验证结果表明，表情情感识别和连续语音情感识别均具有较高识别精度；与传统的单一情感识别相比，多模态融合识别的一致性相关系数最高，达0.77。由此得出，将多模态情感识别的方法将有助于提高学前教育对话机器人交互过程中的情感识别水平，提高对话机器人的智能化。     

基于RBF神经网络的人形机器人在线面部表情模仿

针对有限数目电机以及手工设置面部表情控制参数的局限,结合基于Kinect的主动外观模型,提出一种基于径向基函数神经网络的人形机器人在线面部表情模仿算法.在离线面部表情学习阶段,基于径向基函数网络建立前向机械模型以反映电机控制值与表情形变特征的映射关系,并进一步构建逆向预测模型以规整电机连续运动的平滑度;在在线面部表情模仿阶段,基于前向机械模型和逆向预测模型寻找最优电机值以实现机器人与表演者形变偏差的最小化,并引入权重因子调节表情模仿的瞬时相似度和电机连续运动的平滑度.最后,从均值统计和预测偏差角度验证两模型的合理性和泛化能力,并进一步讨论了权重因子对时空相似性和平滑度的影响.实验结果表明:前向机械模型形变预测偏差不超过1%,逆向预测模型电机控制偏差不超过1.5%.与Jaeckel、Trovato、Magtanong三种方法相比,本文算法在单帧表情模仿相似度以及多帧表情动作平滑度方面均具较好优势.     

熊猫机器人听觉传感器的设计与实现

宠物表情机器人在国内的研发尚却处于初级阶段。本文以具有面部表情的熊猫机器人为对象,设计并分析了一种听觉传感器。借助该传感器,熊猫机器人可以感受外界的音量及信号,和人类互动并产生相应的肢体动作。     

深圳研制成仿生机器人，带喜怒哀乐等面部表情

哈尔滨工业大学(深圳)机器人工程技术中心最近推出一款全新机器人形象，一改往日机器人提起机器人形象，不再是冰冷的身躯、僵硬的表情、笨拙的动作，而是会唱、会传情达意，讲话时伴有动作用同步变换面部表情。     

美国开发出有表情的机器人

美国得克萨斯大学互动艺术和工程学院博士生詹姆斯·汉森最近开发出能作出28种表情的机器人——K-BOT。它不仅能向人友善地微笑,还能做出嘲笑、皱眉等不友好的表情。K-BOT目前只有头部:它拥有柔软、色泽自然的皮肤,高高的颧骨和大大的蓝眼睛。机器人通过安装在双眼中的摄像机观察人的面部表情,并通过内部软件系统对捕捉到的图象进行分析,再由安装在其头内的24个小发动机控制其面部人造肌肉,做出吃惊、高兴或悲伤等不同回应表情。K-BOT整个头部的重量为2公斤。K-BOT的“皮肤”原料为人造橡胶和泡沫材质,在汉森的实验室中改良而成,它富…     

表情丰富的接待机器人

在日常沟通交流中,面部表情是非常重要的,因而日本一些公司一直从事酷似人并具有真实表情的机器人研发工作.     

基于人工心理的机器人平台的研究与实现

本文提出并实现了一种基于人工心理的机器人平台。平台采用上下位机结构,上位机采用嵌入式PC,利用语音合成与识别技术、图像识别与处理技术实现多通道人机交互,利用人工智能和人工心理理论建立数学模型,实现机器人的智能化和情感化交互;下位机采用PIC单片机系统实现机器人的行为控制。实验结果表明,机器人可以与人实现和谐的情感智能交互。     

消防机器人信控系统的概念设计

消防机器人主要完成货场侦察和辅助灭火两大任务,由于火场情况复杂,因此对机器人的智能化程度要求比较高.本文较为详细的阐述了消防机器人信控系统的总体设计方案.这是一个递归式信控系统,主要由10个层次组成,它是多传感器集成融合思想在消防机器人概念设计中的具体应用.     

电容式触觉阵列传感器原理与设计

触觉是构成智能机器人的核心技术--感觉技术的重要组成部分.电容式触觉传感器在智能机器人的设计中具有很高的实用价值.本文论述了电容式触觉阵列传感器的测量原理,给出了该传感器及其变送电路的设计,讨论了数据采集系统的结构.     

基于遗传算法的双足步行机器人步行姿态控制策略

本文基于ZMP理论、位姿矩阵及遗传算法,在已经使用刚体数学建模的机器人上实现机器人步态控制。首先我们使用ZMP步态控制理论,对机器人的步态稳定性进行分析,采用了遗传算法对参数的选择,实现机器人的步态控制.     

基于ROS的协作机器人控制系统

为了实现协作机器人的控制,对协作机器人进行了控制系统研究,在保证系统鲁棒性和实时性的前提下,提出了在PC机上,构建基于Ubuntu系统下结合ROS,利用CAN通讯的方式,搭建协作机器人的控制系统.最后通过仿真实验和实体机器人控制实验,验证协作机器人控制系统应用效果.实验结果表明,该协作机器人控制系统具备控制协作机器人进行路径规划的基本工作能力,能够很好的建立上下位机的通讯,进行协作机器人控制.同时本控制系统具有模块化、可移植性高、框架清晰、低延时等特点.     

排爆机器人运动关节的伺服系统

机器人运动关节的伺服系统是机器人控制系统的基础,伺服系统的好坏决定了机器人整体性能的优劣。基于5自由度排爆机器人,使用Simulink设计出运动关节的伺服系统框图,并通过xPC目标系统生成可运行于PC104的实时控制系统。该系统采用先进PID控制器,具有专家特性。运行结果表明,该方案取得了良好的效果,机器人关节运动平稳且无静态误差,系统具有很好的鲁棒性和实时性。该伺服系统不但可用于机器人运动关节的伺服控制,还可以应用于数控机床等位置控制系统。     

一种基于智能手机蓝牙技术的机器人控制系统

在小型家用机器人控制领域,如何通过智能设备进行机器人控制是该领域的热点问题之一。文中提出了一种基于智能手机蓝牙技术的机器人控制系统。文章首先介绍了采用的蓝牙通讯协议,然后阐述了基于蓝牙技术和智能手机的机器人控制系统的架构,最后详细介绍了该系统的具体实现。该系统很好地满足了对小型家用机器人运动控制的要求。     

一种基于智能手机蓝牙技术的机器人控制系统

在小型家用机器人控制领域,如何通过智能设备进行机器人控制是该领域的热点问题之一。文中提出了一种基于智能手机蓝牙技术的机器人控制系统。文章首先介绍了采用的蓝牙通讯协议,然后阐述了基于蓝牙技术和智能手机的机器人控制系统的架构,最后详细介绍了该系统的具体实现。该系统很好地满足了对小型家用机器人运动控制的要求。     

基于大数据聚类分析的爬壁机器人位姿定位控制系统设计

为提高爬壁机器人运动位姿精准度与稳定性,解决现有位姿定位控制系统存在的控制效果不佳的问题,利用大数据聚类分析技术,通过软、硬件结构的设计,实现爬壁机器人位姿定位控制系统的优化。改装爬壁机器人位姿传感器、爬壁机器人驱动元件、爬壁机器人位姿定位控制器的内部连接结构及工作方式,扩大系统存储器的存储空间,通过系统电路的连接完成硬件系统的设计。根据爬壁机器人的组成结构和工作机理,建立机械结构与运动模型。在构建模型下,采集爬壁机器人实时运行数据,利用大数据聚类分析技术处理初始采集数据,判定爬壁机器人的当前位姿。规划爬壁机器人位姿及关节轨迹,结合当前爬壁机器人的运行数据,计算爬壁机器人位姿定位控制量,在控制器的约束下,实现爬壁机器人位姿定位控制功能。通过系统测试实验得出结论：通过设计位姿定位控制系统的应用,爬壁机器人样机的足端轨迹控制误差、关节角度控制误差和占空比控制误差均低于预设值,即设计系统具有良好的位姿定位控制效果。     

一个先进的工业机器人计算机控制系统—ARCS

随着工业机器人及其应用的不断发展,要求一个强有力的计算机系统来控制它的工作,并具有灵活、方便的机器人编程语言.本文系统地介绍了我们自行设计并实现的一个先进的机器人控制系统——ARCS.该系统主要包括两部分:(1)一个实时多任务的机器人控制软件SVAL系统,该系统支持一种通用性较强的机器人编程语言——SVAL语言.(2)一个支持该软件系统工作的、具有开放式结构的硬件环境.ARCS系统具有良好的实时性、可扩展性及基于外部传感器信号进行控制的能力.由于该系统的开放式结构.使其根据不同要求可方便地增删其功能,并可控制不同类型的机器人.我们已成功地实现对PUMA760机器人的控制,并在其上引入了力觉与接近觉的传感器,采样时间可缩短到16ms.一年多的运行结果证明,该系统稳定可靠,性能良好,现在正向产品转化.