摘要
具有面部表情属性的仿人机器人相比于传统的仿人机器人，其不仅具有人类的一些外形特征，还具有与人类容貌高度相似的面部。得益于此，具有面部表情属性的仿人机器人系统可以复现人类的表情和神态，在医学治疗、教育和艺术等领域均有很大的应用潜力。为了让机器人能够自适应地使用面部表情与人类进行互动，进一步增强人机交互的体验，本文设计并开发了一个仿人机器人面部系统，并提出一种基于面部形态学特征的仿人机器人面部表情模仿算法。本文的主要研究内容如下。 1.仿人机器人面部皮肤驱动点选取方法。基于真实人类的面部表情数据库，提取数据库中各志愿者不同表情的人脸特征点信息，分析人类在完成面部表情过程中面部特征点的位移变化规律，得到人类面部的静态区域和动态区域，并在动态区域内选取合适的特征点位置和运动方向作为驱动机器人面部变形的控制点位置和运动方向。 2.仿人机器人面部系统的设计开发。根据1中面部控制点的选取结果，设计并布置相应数量的驱动模块以控制机器人面部各控制点；根据1中面部静态区域和动态区域的区分结果，设计并制作机器人面部头壳为机器人外层软体皮肤提供支撑锚定区域；设计并制作人脸形状阴阳模具，用于制备仿人硅胶软体皮肤。 3.仿人机器人面部表情模仿算法开发。通过自行开发的仿人机器人面部伺服电机控制量-面部图像数据采集系统，采集并建立了仿人机器人面部各伺服电机控制量和相应控制量下机器人面部表情图像的数据集。通过人脸特征点检测算法得到机器人面部表情图像的特征点信息，并提取得到机器人面部的形态学特征。 4.仿人机器人逆向模型误差评价实验及面部表情模仿相似度实验。本文分别设计、训练了多种机器人面部特征-控制量映射模型，并对这些映射模型的拟合效果进行测试。同时，选取一些常见的人脸表情图像作为逆向模型的输入，然后以逆向模型输出的控制量预测值驱动机器人，再计算输入图像与机器人面部表情的相似程度。 综上所述，本文介绍了一个仿人机器人面部系统的开发过程，包括驱动点选取、系统设计开发与集成、表情模仿算法开发以及模型误差评价和面部表情模仿相似度实验。
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