机器人回来了:工程师使用AI教授机器人来制作适当的反应性人体表情

机器人笑了笑

机器人笑了:EVA实时地模仿人类面部表情,从活流相机实时模仿。整个系统都会学习没有人力标签。EVA学习两个基本能力:1)如果它正在制作观察到的面部表情,则会认为本身就像是自我形象一样;2)将其想象的面部映射到物理行为。信用:创意机床实验室/哥伦比亚工程

虽然我们的面部表情在建筑信托中发挥着巨大作用,但大多数机器人仍然体育了专业扑克玩家的空白和静态探索。随着机器人和人类需要紧密合作的地点的越来越多的机器人,从养老院到仓库和工厂,需要更响应的必要性,基本上逼真的机器人正在增长更加紧迫。

哥伦比亚工程创意机械实验室的研究人员在机器人和人类之间的互动感兴趣,一直在工作五年,以创造EVA,这是一种新的自治机器人,具有柔软和富有敏锐的脸,可以响应附近人类的表达式。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)。

“几年前,EVA的想法造成了几年前,当我的学生和我开始注意到我们实验室的机器人通过塑料,谷歌的眼睛盯着我们盯着我们,”霍奇·林肯,詹姆斯和莎莉斯卡帕教授的创新教授(机械工程)和创意机械的主任实验室。

eva练习随机面部表情

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。信用:创意机床实验室/哥伦比亚工程

Lipson观察了杂货店的类似趋势,在那里他遇到了佩戴名牌徽章的重新进口机器人,在一个案例中,在一个舒适的手工编织帽中装饰出来。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?”

虽然这听起来很简单,但创造一个令人信服的机器人面孔对机器人专家来说一直是一个艰巨的挑战。几十年来,机器人的身体部件一直由金属或硬塑料制成,这些材料太硬,无法像人体组织那样流动和移动。机器人的硬件也同样粗糙,难以处理——电路、传感器和马达都很重,耗电大,体积庞大。

几年前,该项目的第一阶段始于Lipson的实验室,当事人Zanwar Faraj领导了一个学生团队建立机器人的物理“机械”。他们建造了EVA作为一个具有与沉默的强烈相似的个性化的萧条,但是蓝色人群的面临的动画表演者。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.

“创造EVA的最大挑战是设计了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来产生广泛的面部表情,”Faraj注意到。

为了克服这一挑战,该团队在很大程度上依赖3D打印技术来制造复杂形状的部件,这些部件与EVA的头骨无缝有效地集成在一起。经过数周的拉扯缆绳让EVA微笑,皱眉,或看起来沮丧,研究小组注意到EVA的蓝色,无实体的脸可以引起他们的实验室伙伴的情绪反应。“有一天,我正忙着自己的事情,EVA突然对我露出了一个大大的、友好的微笑,”利普森回忆说。“我知道这纯粹是机械的,但我发现自己本能地对他微笑。”

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。

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。Lipson的Lipson博士博士的博士学位领导了项目的软件阶段,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辖的过程。解决这一挑战,陈和第二队学生使用几个深入学习的神经网络创建了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。

“我们人类可以在情感上与基于云的聊天或智能家居扬声器的情感偶然有限,”Lipson说。““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。”

添加了陈,“机器人以越来越多的方式在我们的生活中交织在一起,因此人类和机器之间的建立信任越来越重要。”

引用:

“像你一样的笑容意味着它:通过学习模型驾驶狂热的机器人面孔”由Boyuan Chen,Yuhang Hu,Lianfeng Li,Sara Cummings和Hod Lipson,May 2021计算机科学>机器人
arXiv: 2105.12724

“基本上表达的人形机器人脸”由Zanwar Faraj,Mert Selamet,Carlos Morales,Patricio Torres,Maimuna Hossain,Boyuan Chen和Hod Lipson,2020年12月12日,硬件X.
DOI: 10.1016 / j.ohx.2020.e00117

该研究得到了国家科学基金会NRI 1925157的支持美国国防部高级研究计划局MTO Grant L2M计划HR0011-18-2-0020。

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