Smile Like You Mean It：利用学习模型驱动仿生机器人面部
机器人学
2021-05-27 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
人机交互
机器学习
摘要
生成智能且可泛化的面部表情对于构建类人社交机器人至关重要。目前，该领域的进展受限于每个面部表情都需由人工编程的事实。为使机器人行为能在与人交互时出现的不同情境中实时适应，机器人需能够在无需人工标签的情况下自我训练，并做出快速动作决策，将习得知识泛化至多样且全新的语境。我们通过设计具有柔软皮肤的物理仿生机器人面部，并开发基于视觉的自监督学习框架用于面部模仿，应对了这一挑战。我们的算法不需要任何机器人运动学模型、相机标定或预定义表情集的知识。通过将学习过程分解为生成模型与逆模型，我们的框架可使用单一运动 babbling 数据集训练。综合评估表明，该方法能够对不同人类对象实现准确且多样的面部模仿。项目网站位于 http://www.cs.columbia.edu/~bchen/aiface/
引用
@article{arxiv.2105.12724,
title = {Smile Like You Mean It: Driving Animatronic Robotic Face with Learned Models},
author = {Boyuan Chen and Yuhang Hu and Lianfeng Li and Sara Cummings and Hod Lipson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.12724},
year = {2021}
}
备注
ICRA 2021. Website:http://www.cs.columbia.edu/~bchen/aiface/