《从步态揣摩人类情感的机器人》

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有时候你很生气,面部表情向其他人传达了情绪.根据人类的这种表现,马里兰大学的研究人员开发了一种称为ProxEmo的算法,该算法使一个轮式机器人能够实时分析用户的步态,并猜测用户的感受.根据感知到的情绪,机器人可以选择其路线来与人互动.

这似乎是一个小的功能进步,但是我们可以想象,有一天,当机器掌握人类足够复杂的情绪,甚至可能会读懂一个悲伤的人走路的方式,就可以帮助他们.

马里兰大学机器人与AI研究人员贝拉表示,基于这种考虑他们协助开发了ProxEmo.这款情绪智能机器人将其動作基于感知到的情绪做出判断,虽然它无法真正读取任何人的内心状态.

为了构建此系统,机器人研究人员从人类实验开始.他们让一群人看着其他人走路,并问他们一系列有关他们认为步行者的情绪状态的问题.当然,该练习在很大程度上是主观的.但是研究人员从观察人类的人们那里获取了这些数据,然后将其与每个人步态的数据相关联.机器人学习人类走路的步态,分析情感,包括高兴,悲哀,生气,正常等等

为了理解步态,机器人需要客观的数据,而不是主观的判断.因此,研究人员使用了算法来分析人们行走的视频,每个人的图像都被覆盖着16个关节（包括脖子、肩膀和膝盖）的骨骼.

研究人员获得了新的ProxEmo算法,他们将其装入装有摄像头的可爱的小四轮机器人（Jackal,来自机器人公司Clearpath）.当机器人滚动时,摄像机注视着经过的行人,而ProxEmo用16个关节的骨骼覆盖每个机型,骨骼是步态的客观测量,该算法已学会与某些情绪相关联.这样,ProxEmo可以猜测用户的情绪状态,并做出避让.

不过,棘手的一点是,机器人接受了从实验室环境中行走的人提取的数据训练,但缺乏现实世界中的数据.为了使机器人在现实世界中减少失误,研究人员必须以“噪声”的形式引入一点混乱.“添加噪声不会改变情感,但是我们添加了不同种类的噪声,然后训练系统.”贝拉说.

有一天,ProxEmo可能会与另一套读取面部线索的系统配对,从而建立更加复杂的情商.如果我们希望机器人在我们中间行走和滚动而不伤及人或自己,那么它们必须在获取这些细微差别方面变得越来越好.当机器人正面接近人类时,它需要在前面留出很多空间,而在侧面经过时根据人类的情绪判断,则需要留出更多的空间避让.就好像你看见一个醉鬼走来,会选择正面相向还是侧身躲过呢?

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