一个微笑的机器人

经过|5月28日,2021年

研究人员教授机器人制定适当的反应性人体表情,这是能够在人类和他们的机器人同事和护理人员之间建立信任的能力。

eva从活流相机实时模仿人类面部表情。创意机床实验室

非语言通信是我们彼此沟通的能力的重要组成部分,通常携带比口语的言语更大或影响。尤其是人类的脸极为表现力,能够传达无数的微妙情绪。

这是机器人中的研究人员感兴趣的领域。随着该领域的发展增长,随着机器人更加集成到我们的生活中,当缺席这种必要的沟通支柱时,建立信任成为挑战。“机器人在我们的生活中以越来越多的方式交织在我们的生活中,因此建立人类和机器之间的信任越来越重要,”Bouan Chen说,博士说。在哥伦比亚工程的创造性机器实验室的学生。

“我们人类可以在情感上与基于云的聊天或智能家居演讲者感动有限,”霍奇林松,机械工程教授和创意机械实验室的主任。“我们的大脑似乎对具有某种可识别的身体存在的机器人效果很好。”

哥伦比亚工程创意机床的研究人员长期以来对机器人和人类之间的相互作用感兴趣,哥伦比亚工程的实验室已经工作了五年才能创造eva.是一种新的自治机器人,具有柔软和富有富有的脸,可以响应与附近人类的表达式相匹配。

“几年前,Eva的想法造成了几年前,当时我的学生和我开始注意到我们实验室的机器人通过塑料,Googly的眼睛盯着我们,”Lipson说。

他还注意到杂货店的类似趋势,储物机器人已经给出了名称徽章,或者在一个案例中,手工编织帽。他说:“人们似乎是通过给予他们的眼睛,身份或名字来造成他们的机器人同事。”“这让我们想知道,如果眼睛和衣服工作,为什么不制作具有超级表现力和敏感的人脸的机器人?”

该团队建造了EVA,作为一个具有强烈相似于沉默而且面临的蓝色人群的动画表演者的表现形式。eva.can express the six basic emotions of anger, disgust, fear, joy, sadness, and surprise, as well as an array of more nuanced emotions, by using artificial “muscles” (i.e. cables and motors) that pull on specific points on EVA’s face, mimicking the movements of the more than 42 tiny muscles attached at various points to the skin and bones of human faces.

虽然这听起来很简单,但创造了一个令人信服的机器人面对机器人的强大挑战。几十年来,机器人身体部位已经由金属或硬塑料制成,材料过于僵硬,流动并移动人体组织的方式。机器人硬件已经类似地原油且难以使用 - 电路,传感器和电机繁重,电源密集,笨重。

“创造EVA的最大挑战正在设计一个足够紧凑的系统,以适应人类头骨的范围,同时仍然足够的功能,以产生广泛的面部表情,”Zanwar Faraj指出,这位团队的本科研究员Zanwar Faraj表示of students in building the robot’s physical “machinery”.

为了克服这一挑战,该团队严重依赖于3D打印,以制造具有复杂形状的零件,与Eva的头骨无缝有效地集成。经过几周的拉扣电缆使eva微笑,皱眉或看起来很沮丧,球队注意到Eva的蓝色,孤独的脸可能引起实验室伴侣的情绪反应。“有一天,当伊娃突然给了我一个大,友好的微笑时,我一直在思考自己的业务,”林肯召回。“我知道它是纯粹的机械,但我发现自己反思地微笑着。”

一旦团队对Eva的“力学”感到满意,他们开始处理该项目的第二阶段:编制人工智能,指导EVA的面部运动。虽然栩栩如生的Animatronic机器人在主题公园和电影工作室里多年来,Lipson的团队取得了两种技术进步。EVA使用深入学习人工智能“阅读”,然后镜像附近的人脸的表达。eva通过试验和错误观看自己的视频来学习eva模仿各种不同人类表情的能力。

数据收集过程:EVA通过录制从前置摄像头录制它看起来的样子来练习随机的面部表达式。创意机床实验室/哥伦比亚工程

自动化最困难的人类活动涉及在复杂的社交环境中发生的非重复性的物理运动。陈某领导了该项目的软件阶段,迅速意识到EVA的面部运动太复杂了一个通过预定义规则集管理的过程。

为了解决这个问题,陈和第二队学生使用几个深入学习神经网络创建了EVA的大脑。机器人的大脑需要掌握两个能力:首先,学习使用自己的复杂的机械肌系统来产生任何特定的面部表情,而且,第二,要通过“读”人类的面孔来制作哪个面孔。

教授EVA自己的脸看起来像什么,陈和团队拍摄的eva镜头几小时,制作一系列随机脸。然后,就像在缩放上的人类观看自己,Eva的内部神经网络学会了与自己面孔的视频镜头配对肌肉运动。

现在,EVA有一个原始的自身脸部如何工作的原始感(称为“自我形象”),它使用第二网络与其摄像机上捕获的人类脸部的图像匹配其自身图像。经过几次改进和迭代,EVA获得了从相机阅读人脸手势的能力,并通过镜像人类的面部表情来回应。

研究人员注意到EVA是一个实验室实验,而是仅仅是人类使用面部表情沟通的复杂方式仍然是远远哭泣。但是,有一天可以有一些有利的技术有益,现实世界的应用。例如,能够响应各种人体语言的机器人在工作场所,医院,学校和家庭中有用。

由哥伦比亚大学提供的新闻稿改编的报价和文章

该研究将在2021年5月30日的ICRA会议上提交,机器人蓝图在硬件-X上开放(4月2021年)。