[发明专利]情感机器人系统无效

专利信息
申请号: 200910076620.2 申请日: 2009-01-12
公开(公告)号: CN101474481A 公开(公告)日: 2009-07-08
发明(设计)人: 王志良;刘遥峰;解仑;赵晖 申请(专利权)人: 北京科技大学
主分类号: A63H13/00 分类号: A63H13/00;A63H3/40;A63H3/36;G06N3/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100083*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 情感 机器人 系统
【说明书】:

技术领域

本发明涉及机器人,尤其是指一种能够产生仿人面部表情并且能够与人进行交互的机器人

背景技术

人类是有意向的动物,同时把那些与他们互动的生物理解为是有意向的。Dennet的人类能动性的观点表明人们表达和解释他们的行为通过意愿,信念和渴望的形式。因此,情感机器人对用户传达意愿的能力是其设计中需要考虑的重要部分。这并不需要以人类的方式赋予机器意愿和信念,但是用户要可以直观和可靠的以这些形式解释和预测机器人的行为。为了与人自然的交流,情感机器人必须能够读懂用户的情感。这就需要机器人能用视觉感知用户的脸,身体,语言和眼睛。除了识别用户的话语,感知声音韵律也很重要。当然情感机器人也必须可以把这些线索传递给用户。这些都强有力的表明必须赋予情感机器人能够表达感情的脸,可以转的眼睛,有韵律的声音和做出各种姿势的身体。

经文献检索发现,中国专利申请号03280106,名称:机器人头部,该专利系统由两台计算机实现图像和语音信息处理。仅能实现简单的视觉跟踪、语音识别、语音合成功能。中国专利申请号CN101020315A,名称:仿人机器人头部系统,该专利系统只是一个六自由度的装置,只能模拟双眼、颈部和下巴的运动,具有简单的图像预处理和语音交互。以上两个专利都没有仿人的面部表情,不能检测人脸、不能通过语音的情感分析来理解与机器人交互的人类的情感,也不能与人类进行情感交互。为了是机器人能够与人类进行更好的和谐交互,要求机器人必须能够理解人类的行为,并根据交互的内容做出行为表达。为了使人与机器人之间的交互像人与人一样自然、亲切和生动,以仿生学为基础,设计并研制了具有情感处理和表达能力的情感机器人。情感计算及其情感模型赋予了该机器人具有类似于人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力。通过视觉(摄像头)、听觉(麦克风)和触觉(红外传感器)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。

发明内容

发明的目的,即解决的技术问题;

现在大多数的机器人是作为一种具有特殊功能的工具,其功能比较单一,与人类没有情感上的交互。具有情感交互的表情机器人可以广泛应用于家庭服务、病人护理、助老助残、导购导游、表演、机器人玩具、机器人宠物等人们的日常生活中。

本发明的主要目的在于提供一种情感机械头,具有惊讶、恐怖、厌恶、愤怒、欣喜、悲痛等6种细微的面部表情;提供一种具有情感的机器人,通过对伺服电机的PID控制能够实现惊讶、恐怖、厌恶、愤怒、欣喜、悲痛等6种表情之间的自然过渡;提供一种具有情感的机器人,该情感机器人的情感模型与情感表达具有映射关系;提供一种具有情感的机器人,能够通过表情、计算机视觉、语音交互等方式与人类自然交流;提供一种情感机器人,能够通过语音交互理解人类的情感;提供一种情感机器人,能够通过中文、英文、男声、女声等四种方式与人进行语音交互,在交互过程中实现中英文对译。

本发明是通过以下技术方案实现的。本发明包括:机械头本体、PIC控制器、以PC为中心的上位机。机器人通过红外传感器、麦克、USB摄像头检测外部环境的信息。检测到的红外传感器信息经过PIC控制器的处理,通过串口通讯传递给以PC为中心的上位机。麦克和USB摄像头检测到的信息直接传递给以PC为中心的上位机。红外传感器用来检测外部障碍,麦克是作为语音输入的工具,USB摄像头用来进行人脸识别。PC对收集到的外部环境信息首先进行情感特征提取,分析出语音情感和识别到的人脸的面部表情。收集到外部信息经过PC处理后合成机器人要表达的情感。语音输出模块,机械头的身体语言和机械头的面部表情构成了情感机器人的情感表达。PC通过串口指令向PIC单片机发送要调用的面部表情数据包和身体语言数据包。PIC单片机在接收到数据包后,产生相应的PWM,PWM驱动电机运动。机器人头部电机通过连接线拉动面部皮肤的运动单元运动,从而产生机械头的面部表情。机械头颈部电机的运动产生点头摇头等身体语言。PC在经过语音识别和语音合成后通过音响设备输出具有情感的语音。主要应用了语音识别技术、语音合成技术、图像识别技术、电机控制技术、计算机通信技术、单片机应用技术、机械设计技术、材料成型技术,涉及到信息、机械、材料、美学等多个学科。情感机械头的机械设计是参照成年男性头部,以1∶1的比例进行设计,有12个自由度。以Ekman和Friesen的FACS分类方法为理论基础,参考人类面部表情肌的分布和运动,设计了眉毛、上下眼睑、眼球、嘴、下颚、颈部等六个运动模块。运动模块参照FACS里面的特征点运动合成机器人的面部表情。

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