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Individual difference of artificial emotion applied to a service robot

Frontiers of Computer Science 2011年第2期5卷 216-226页

作者： wei wang zhiliang wang siyi zheng xuejing gu Department of Electronic Information Engineering School of Information Engineering University of Science and Technology Beijing Beijing 100083 China

In order to enable personalized natural interaction in service robots, artificial emotion is needed which helps robots to appear as individuals. In the emotion modeling theory of emotional Markov chain model （eMCM） for spontaneous transfer and emotional hidden Markov model （eHMM） for stimulated transfer, there are three problems： 1） Emotion distinguishing problem： whether adjusting parameters of the model have any effects on individual emotions; 2） How much effect the change makes; 3） The problem of different initial emotional states leading to different resultant emotions from a given stimuli. To solve these problems, a research method of individual emotional difference is proposed based on metric multidimensional scaling theory. Using a dissimilarity matrix, a scalar product matrix is calculated. Subsequently, an individual attribute reconstructing matrix can be obtained by principal component factor analysis. This can display individual emotion difference with low dimension. In addition, some mathematical proofs are carried out to explain experimental results. Synthesizing the results and proofs, corresponding conclusions are obtained. This new method provides guidance for the adjustment of parameters of emotion models in artificial emotion theory.

关键词： artificial emotion home service robot (HSR) human-robot interaction (HRI) individual emotion difference metric multidimensional scaling

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一类具有相同结构的表情机器人共同注意方法

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机器人 2012年第3期34卷 265-274页

作者：王巍王志良郑思仪谷学静北京科技大学自动化学院北京100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

为了提高使用者与机器人人机合作过程中的社交和认知能力,针对一类具有相同结构的表情机器人,提出了一种基于静态视觉的人机共同注意实现方法.首先,获取使用者注意焦点的影像像素坐标和焦点到摄像机的距离;其次,通过坐标系变换,求解使... 详细信息

为了提高使用者与机器人人机合作过程中的社交和认知能力,针对一类具有相同结构的表情机器人,提出了一种基于静态视觉的人机共同注意实现方法.首先,获取使用者注意焦点的影像像素坐标和焦点到摄像机的距离;其次,通过坐标系变换,求解使用者注意焦点的世界坐标;再次,基于几何法求解机器人本体运动学逆解;最后,根据求得的关节角控制舵机,实现人机共同注意.通过仿真与物理平台的实验,验证了方法的有效性和准确性,为人机交互与合作中共同注意的实现提供了解决方案.

关键词：人机共同注意针孔模型逆运动学表情机器人社交与认知

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