交互型机器人的拟人动作设计和评估方法研究

The fast development of service robots demands higher natural interaction skills of the robots, but the humanlike behaviors of current interactive robots are still unsatisfactory in terms of naturalness, appropriateness and diversity. This project is planned to research on the design, optimization, evaluation and application of the humanlike motions for interactive robots. For the design part, we will effectively combine the motion retargeting method and the kinesthetic teaching method, trying to guarantee enough human likeness for the motions, and at the same time, making the motions adjustable and controllable. Besides, we plan to introduce more diversity and variability to the robot motions by adding more motion sources, statistically modeling multiple motion trajectories and adding torque variations during robot motion generation. For the evaluation and application part, we will test the application of the designed robot motions through human-robot collaboration. Research outcomes of this project will substantially increase the robot’s expressiveness and the communication bandwidth of human-robot interaction (HRI), and offer theoretical and experimental foundations for efficient and natural HRI.

服务机器人的飞速发展对机器人自然交互能力提出了越来越高的要求，目前的交互型机器人在拟人行为表达方面尚未达到自然、适度和多样化要求。本项目针对交互型机器人拟人动作设计缺乏规范性的问题，提出动作重定向与动觉教学有机融合的设计方法，以提升动作自然流畅性和可控性；针对动作单一、缺乏变化的问题，提出从动作数据源、多动作轨迹建模、机器人动作生成三个层面进行优化的多样化动作轨迹生成方法，以提升动作的多样性和灵活性；针对动作评估局限于物理属性和任务属性的问题，提出以交流对象为评估主体、立足于实际人-机器人交互情景的动作评估方法，以确保机器人动作的实用性。本项目的研究成果可以大大提升交互型机器人的拟人化表达能力，增加人-机器人交互中的信息传输带宽，为建立高效、自然的人-机器人交互机制提供理论和实验依据。

随着机器人和人工智能技术的飞速发展，交互型机器人已日渐频繁地出现于人们的日常生活，多数交互型机器人虽然能进行口头语言交流，却在拟人化动作和非语言行为方面生硬、刻板，严重影响人-机器人交互的自然性和流畅性。深入探究交互型机器人拟人行为的设计、优化与评价机理是提升机器人拟人化程度和人-机器人交互流畅性的关键。.本项目聚焦于交互型机器人拟人动作设计缺乏规范性的问题，基于动作重定向和动觉教学方法，针对简单动作和复杂动作均完成了相应的设计方案，提升了动作的规范性与可控性，该部分的研究成果不仅为动作优化打下坚实基础，并可拓展应用于机器人多种行为的设计中；本项目针对交互型机器人拟人动作单一、缺乏变化的问题，采用丰富动作数据来源的方式有效提升了动作的多样性，采用强化学习方法使机器人动作自主适应环境变化，有效提升了动作的灵活性，该部分的研究成果提升了人-机器人交互中机器人行为的信息带宽和智能性。本项目针对动作评估多局限于物理属性和任务属性的问题，采用实际人-机器人交互场景进行动作实用性评估，以交流对象为评估主体，发现了象征性手势在人-机器人交互中的理解和应用特点，并发现了动作重定向和动觉教学两种设计方法产生的动作在人-机器人交互中的特点和差异性，该部分的研究成果为机器人拟人化行为在实际人-机器人交互中的应用提供了指导，进而为高效、自然的人-机器人交互机制的建立提供重要支撑。