人形机器人可自然表达兴奋或困倦情绪，日本大阪大学新技术有望突破“恐怖谷”

IT之家 12 月 31 日消息，日本大阪大学 12 月 23 日发布公报称，该校领导的研究小组研发出一项新的动态面部表情合成技术，有助于人形机器人更好地传达各种情绪状态，如兴奋或困倦。这一技术的推出预计将显著改善交流型机器人的表现，使它们可以更自然、更人性化地与人类交流，从而有望解决“恐怖谷”现象。

IT之家补充说明：恐怖谷理论由日本机器人专家森昌弘于 1970 年提出，是关于人类对机器人和非人类物体感受的一种假设。当机器人与人类的相似度达到一定程度时，人类的反应会出现急剧的负面和反感情绪，即使只有细微差异，也会显得非常明显，给人带来极其不适的感觉。

据公报介绍，尽管人形机器人可以展现微笑、皱眉或其他各种熟悉表情，但要准确传达这些表情背后的情感状态却相当困难，难以让人确定它们真正的感受，从而引发人类的不适情绪。

传统上，人形机器人的面部表情通常采用“拼凑法”实现。这种方式需要准备多个预设的动作场景，以确保在切换场景时面部动作不显得生硬。然而，在实际应用中存在挑战，需要事先准备复杂的动作场景，同时在过渡过程中尽量避免不自然的动作，并微调动作以精确控制表情传达。

在这项新研究中，大阪大学等机构的研究人员开发了一种基于“波形运动”的动态面部表情合成技术。利用这项技术，各种构成面部表情的动作被单独表示为波形，例如眨眼、打哈欠等。这些波形被传播到相关的面部区域并叠加在一起，实时生成复杂的面部表情。这一方法无需准备复杂多样的动作数据，同时避免了面部动作过渡时显得不自然的问题。

该技术还可以根据机器人的内部状态调整单个波形，使机器人内部状态的变化能够即时反映在面部动作上。

研究人员表示，在这一技术的辅助下，具备复杂面部动作的机器人将能够展现更加生动的表情，根据周围环境变化展示情绪的变化，极大丰富了人类与机器人之间的交流。

相关研究论文已发表在日本的《机器人与机电一体化杂志》上，IT之家附有论文链接：

https://www.fujipress.jp/jrm/rb/robot003600061481/

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