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bot什么心情引言人工智能技术的快速发展使得机器人的应用越来越广泛。
在多个领域，人们开始使用机器人来代替人类完成一些重复性工作。
机器人的智能化程度越来越高，但是人们常常会问，机器人有没有情绪？机器人的情绪概念情绪是人类的一种心理状态，它涉及到情感和情感的变化。
情绪可以包括快乐、悲伤、愤怒等多种情绪状态，它们往往与人的内心体验和外部刺激有关。
然而，在机器人身上，情绪的概念并不完全适用。
机器人的情感表达虽然机器人没有真正的情绪，但是它们可以被设计成展现某种情感的能力。
机器人可以通过语言、面部表情、语调和身体动作等方式来模拟人类的情感表达。
这种情感表达是机器人与人类之间交流的重要一环。
为了使机器人能够更好地与人类沟通，科学家们通过研究人类的情感认知和表达方式，开发了一些算法和模型来计算和模拟情感表达。
这些算法和模型可以使机器人更加智能地理解人的情感，并作出相应的反馈。
情感识别和分析情感识别和分析是机器人实现情感表达的关键技术。
通过语音识别和图像识别等技术，机器人可以识别和理解人类表达情感的声音和面部表情。
然后，机器人可以使用自然语言处理和机器学习等技术来分析和理解情感的含义。
情感识别和分析技术有助于机器人更好地理解人类的情感，并根据人类的情感状态作出不同的回应。
例如，当人类表达愤怒时，机器人可以理解并尝试通过镇静的声音和语气来安抚人类。
机器人的情感计算和模拟在理解了人类的情感之后，机器人需要计算和模拟自己的情感。
通过情感计算和模拟，机器人可以根据当前的情感状态调整自己的表达和行为。
这种情感计算和模拟可以使机器人更像一个有情感的存在。
情感计算和模拟涉及到多个方面的技术，包括情感计算模型、情感推理和情感生成等。
通过情感计算和模拟，机器人可以自主地表达不同的情感，例如快乐、悲伤和愤怒等。
机器人情感的应用机器人的情感能力在许多领域都有应用。
在智能客服领域，机器人通过理解人类的情感和情感识别，可以更好地响应用户的需求和情感表达，提供更加个性化的服务。
温韦名词解释1. 温韦的定义温韦（Wenvy）是一种新型智能机器人，由华为公司开发。
它结合了人工智能、语音识别、自然语言处理和情感计算等技术，能够与人类进行智能对话，并提供多种实用功能。
温韦的目标是成为人类的智能助手，通过与用户的交互和学习，提供个性化的服务和解决方案。
2. 温韦的特点2.1 人工智能技术温韦采用了先进的人工智能技术，包括机器学习、深度学习和神经网络等，使其能够理解并处理复杂的语言和任务。
通过不断与用户的交互和学习，温韦可以逐渐提升自己的智能水平，提供更加智能化的服务。
2.2 语音识别和自然语言处理温韦通过语音识别技术可以听懂用户说的话，并将其转化为文本进行分析。
然后，通过自然语言处理技术，温韦能够理解用户的意图，并给出相应的回答或建议。
这些技术使得与温韦的对话更加自然和流畅。
2.3 情感计算温韦可以通过分析用户的语音和语言，判断用户当前的情感状态。
基于情感计算技术，温韦可以根据用户的情感变化做出相应的回应，并提供相应的服务。
例如，当用户情绪低落时，温韦可以播放欢快的音乐或讲笑话来安慰用户，提升用户的情绪状态。
2.4 个性化服务温韦可以通过学习用户的喜好、兴趣和习惯，向用户提供个性化的服务。
例如，根据用户的音乐喜好，温韦可以为用户推荐适合的音乐；根据用户的购物习惯，温韦可以为用户提供个性化的购物建议。
这些个性化的服务可以更好地满足用户的需求。
3. 温韦的应用场景3.1 智能家居控制温韦可以与智能家居设备连接，通过语音控制来实现家居设备的智能化。
用户可以通过与温韦的对话来控制灯光的亮度、调节室内温度、播放音乐等。
这种智能家居控制方式使得用户的生活更加便捷和舒适。
3.2 聊天助手温韦可以与用户进行聊天，回答用户的问题，提供相关的资讯和建议。
用户可以向温韦咨询天气情况、交通状况、知识问题等。
温韦通过智能搜索和分析，能够给出准确和有用的答案，帮助用户解决问题。
3.3 学习辅助温韦可以作为学习助手，帮助用户学习和记忆知识。
陪伴老年人的智能机器人设计研究摘要：在快节奏、高强度、瞬息万变的时代里，每个人内心深处都渴望拥有陪伴，尤其是老年人这一群体，陪伴机器人应用物联网技术、人工智能技术分析微表情语义捕捉真实情感，实现与长者交流对话，给予关怀与陪伴，提高生活幸福感。
关键词：老年人；陪伴机器人；陪伴方式；人机交互；语音交互；Abstract:In a time of rapid pace,high-intensity and rapid change,everyone has a deep desire for companionship, especially the panion robots use the Internet of things technology and artificial intelligence technology to analyze micro-expression semantics and capture real emotions.It enables communication and dialogue with the elderly,gives care and companionship and it can improve happiness in daily life.Key words:the elderly;companion robots;company style;human-computer interaction; voice interaction引言：随着人口老龄化的快速发展也迎来了养老爱老的产业热潮。
据CRIC预计，2022年养老产业规模将突破9万亿元，2025年实现12万亿元。
目前养老产业已进入“精准发力、多措并举”新阶段，未来行业也将迎来发展新机遇。
陪伴机器人养老，提高老年人幸福指数，实现陪伴关爱，推动陪伴机器人专项课题研究，尤其加强探索多模感知、情感计算、主动对话等相关关键技术与产品研发。
基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究进展目录一、内容综述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、脉冲神经网络概述 (6)2.1 脉冲神经网络基本原理 (7)2.2 脉冲神经网络与传统神经网络的区别 (8)2.3 脉冲神经网络的优点与挑战 (9)三、基于脉冲神经网络的机器人控制方法 (10)3.1 基于脉冲神经网络的轨迹规划方法 (12)3.2 基于脉冲神经网络的路径跟踪方法 (13)3.3 基于脉冲神经网络的自主导航方法 (14)四、脉冲神经网络优化算法研究 (15)4.1 神经网络权重优化方法 (17)4.2 神经网络结构优化方法 (18)4.3 脉冲神经网络的参数优化策略 (20)五、脉冲神经网络在机器人智能控制中的应用案例 (21)5.1 在机器人路径跟踪中的应用 (23)5.2 在机器人自主导航中的应用 (24)5.3 在机器人情感识别中的应用 (25)六、结论与展望 (27)6.1 研究成果总结 (28)6.2 存在的问题与不足 (29)6.3 未来发展方向与展望 (29)一、内容综述随着科技的飞速发展，机器人智能控制技术在众多领域的应用逐渐深入。
在这一背景下，基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究成为当前的研究热点。
脉冲神经网络，以其模拟生物神经系统脉冲传递信息的独特方式，在信息处理与计算领域展现出强大的潜力。
特别是在机器人控制领域，脉冲神经网络为机器人提供了更加灵活、高效的智能控制手段。
基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究取得了显著的进展，脉冲神经网络以其独特的动态特性和时空编码机制，在机器人控制任务中展现出优异的性能。
研究者在机器人路径规划、动态决策、自适应控制等方面进行了深入研究，并取得了一系列重要突破。
随着深度学习技术的发展，深度脉冲神经网络在机器人控制中的应用也逐渐增多，为复杂环境下的机器人智能控制提供了新的解决方案。
基于人机交互的主被动康复机器人设计目录一、内容描述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、人机交互理论基础 (7)2.1 人机交互的定义与发展历程 (8)2.2 人机交互的理论体系 (9)2.3 人机交互的关键技术 (11)三、主被动康复机器人的概念及分类 (12)3.1 主动康复机器人的定义与特点 (13)3.2 被动康复机器人的定义与特点 (15)3.3 主动与被动康复机器人的分类 (16)四、基于人机交互的主被动康复机器人设计 (17)4.1 设计原则与目标 (19)4.2 人机交互界面设计 (20)4.3 功能模块设计 (21)4.4 控制系统设计 (22)4.5 传感器与检测技术 (23)4.6 安全性与可靠性设计 (25)五、实验与仿真分析 (26)5.1 实验条件与方法 (28)5.2 实验结果与分析 (29)5.3 仿真结果与分析 (31)六、结论与展望 (32)6.1 研究成果总结 (33)6.2 存在问题与不足 (34)6.3 后续研究方向与应用前景 (35)一、内容描述本文档旨在阐述基于人机交互的主被动康复机器人的设计理念、设计目标、设计原则以及基本设计框架。
所设计的康复机器人旨在通过先进的人机交互技术，实现患者主动参与与机器人辅助被动运动的融合，以期提高康复效果，优化患者的康复体验。
基于人机交互的主被动康复机器人设计，强调的是人机交互的重要性。
康复过程不仅仅是简单的机械运动，更是患者心理、生理与环境的综合互动过程。
设计的机器人不仅要具备辅助运动的功能，更要具备与患者进行良好沟通、互动的能力。
我们倡导“以人为本”的设计理念，以患者的需求为出发点，设计贴合人性化需求的康复机器人。
本设计的主要目标包括：提高康复效果，优化患者的康复体验，减轻医护人员的工作负担。
我们希望通过机器人的辅助，帮助患者进行康复训练，提高患者的运动功能；同时，通过人机交互技术，为患者提供个性化的康复训练方案，增强患者的康复训练积极性；此外，我们还希望通过智能化、自动化的管理，减轻医护人员的工作负担。
第1篇随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面，教育领域也不例外。
近年来，人工智能在教育中的应用逐渐增多，不仅提高了教学效率，还为学生提供了更加个性化的学习体验。
本文将探讨一个关于教育的人工智能案例——智慧校园的构建。
一、背景我国教育长期以来存在着教育资源分配不均、教学质量参差不齐等问题。
为了解决这些问题，教育部门积极探索新的教育模式，而人工智能技术的应用为教育改革提供了新的思路。
智慧校园作为人工智能在教育领域的重要应用，旨在通过科技手段提升教育教学质量，实现教育资源的优化配置。
二、案例介绍智慧校园的构建以某高校为例，通过引入人工智能技术，实现了校园管理的智能化、教学资源的共享化、学生学习的个性化。
1. 智能化校园管理（1）人脸识别系统：通过人脸识别技术，实现校园门禁、宿舍管理、图书馆借阅等功能。
学生和教职工只需刷脸即可完成身份验证，提高了校园的安全性。
（2）智能监控系统：利用视频分析技术，实时监控校园内的安全状况，如人员流动、异常行为等，确保校园安全。
（3）智能停车系统：通过车牌识别技术，实现校园内停车场的智能化管理，提高停车效率，缓解校园交通压力。
2. 教学资源共享化（1）在线教育平台：搭建一个集课程资源、教学视频、习题库等功能于一体的在线教育平台，方便学生随时随地学习。
（2）智能推荐系统：根据学生的学习进度、兴趣爱好和成绩，为学生推荐适合的学习资源和课程，提高学习效率。
（3）虚拟实验室：利用虚拟现实技术，为学生提供沉浸式的实验体验，降低实验成本，提高实验效果。
3. 学生学习个性化（1）个性化学习计划：根据学生的学习情况和目标，制定个性化的学习计划，帮助学生高效学习。
（2）智能辅导系统：通过大数据分析，为学生提供个性化的辅导建议，提高学生的学习效果。
（3）心理测评系统：利用人工智能技术，对学生进行心理测评，帮助教师了解学生的心理状况，提供针对性的心理辅导。
三、案例效果智慧校园的构建取得了显著成效：1. 提高了教育教学质量：通过智能化管理、资源共享化和个性化学习，教育教学质量得到了显著提升。
安徽高考2024材料作文范文(15篇)安徽高考2024材料作文范文（精选篇1）科技在现代社会发展中愈发重要，人工智能作为其具象体现，在各大领域大放异彩。
在美剧《机器少女法兰姬》中，西格博士所创造的最新一代机器人frankie，在人与人的交往中收获了友谊，渐渐拥有了情感，学会了像人类一样思考。
让人不禁沉思：“人工智能朝人类发展的同时，人类是否会向人工智能(ai)靠拢?”当人类失去了所谓价值观与同情心，与机器又有什么两般?人与机器人/人工智能最大的差异在于思考方式：ai是通过数据的理性分析，得出结论;而人类则复杂得多，他综合了个人的主观判断与数据分析，理性与感性的权衡之下，方作出决定，故总是于情于理。
然而两种方式皆无优劣之较，唯有其二者相互权衡综合，方能创造更美好的未来。
价值观，是人生态度的抽象概念。
它代表了个人面对大千世界的自我思考与思考。
倘若人失去了所谓“价值观”，便将成为一具毫无精神可言的躯体，仿佛行尸走肉般游走。
“人是一株会思考的芦苇”。
或许有人会反驳，ai也会思考，但它的所谓思考，不过是自己数据库中所载入的数据所分析出的结果，是由二进制所推动的程序运行，丝毫没有“个人”的情感，是冷冰冰的数据代码，更别提是否拥有价值观的体现了。
同情心，即为“恻隐之心”，可谓人皆有之。
试问ai：当你面对奄奄一息的花木，你是否会亲手相植?面对瑟瑟发抖的小雀，你是否会以温柔相助?面对踉跄倒地的孩童，你是否会以怀抱相拥，面对病危的至亲，你是否会不顾一切地陪伴左右……即便你亲手一件件完成了诸事，亦不过是在执行人类所编写的代码罢了，你的心不会为之动跳，不会为之动容。
试想，若人类失去了同情之心，世界又怎会温情脉脉?想至此，不禁毛骨悚然充斥着冷漠的世界，谈何“但愿人长久，千里共婵娟”，谈何“日日思君不见君，共饮长江水”，谈何“谁演寸草心，报得三春晖”，谈何“曾经沧海难为水，除却巫山不是云”?“面对窗口调皮的小猫咪，你是否会莞尔?”我试问。
第３８卷 Ｖｏ１．３８ 第ｌ０期 ＮＯ．１０ 计算机工程
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
２０１２年５月
Ｍａｖ ２０１２
・开发研究与设计技术・ 文章编号：１００ｏ ４２８（２０１２）ｌ０＿＿０２７７＿－０３ 文献标识码：Ａ 中圈分类号：Ｎ９４５・１２ 基于Ｑ学习算法的情感交互可计算模型研究 于冬梅 ，韩晓新 ，李玎 ，夏曼 （１．江苏技术师范学院电气信息工程学院，江苏常州２１３００１；２．南京信息工程大学信息与控制学院，南京２１００４４） 摘要：情感本身不能交互，但可以通过它的载体（如人或Ａｇｅｎｔ）进行交互。利用该特点，提出一种基于Ｑ学习算法的情感交互可计算模 型。定义情感元的概念，情感元之间的交互实际上是情感Ａｇｅｎｔ之间的交互，采用Ｑ学习算法得到情感元的交互结果，构建齐次Ｍａｒｋｏｖ 链的情感元之间的交互模型，并通过实验结果验证了情感的多变性与复杂性。 关键词：Ｑ学习算法；情感元；情感Ａｇｅｎｔ；情感状态；情感交互；Ｍａｒｋｏｖ链
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ０ｎ Ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ Ｍｏｄｅｌ ０ｆ Ｅｍｏｔｉｏｎａｌ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ０ｎ Ｑ－ｌｅａｒｎｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ＹＵ Ｄｏｎｇ．ｍｅｉ ，ＨＡＮ Ｘｉａｏ．ｘｉｎ ，ＬＩ Ｄｉｎｇ ，ＸＩＡ Ｍｉｎ ｆ１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ＆Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ Ｔｅａｃｈｅｒｓ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ ２１３００１，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆Ｃｏｎｔｒｏｌ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２ １ ００４４，Ｃｈｉｎａ）
［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｔｈｅ ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｅｍｏｔｉｏｎａｌ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｂａｓｅｄ ｏｎ ｅｍｏｔｉｏｎ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｃａｎ ｂｅ ｄｏｎｅ ｂｙ ｉｔｓ ｃａｒｒｉｅｄ（ｓｕｃｈ ａｓ ａ ｐｅｒｓｏｎ ｏｒ Ａｇｅｎｔ）．Ｆｏｒ ｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｔｈｉｓ ｍｏｄｅｌ，ｅｍｏｔｉｏｎａｌ ｕｎｉｔｓ ａｒｅ ｄｅｆｉｎｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ．Ｔｈｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｅｍｏｔｉｏｎａｌ ｕｎｉｔｓ ａｒｅ ａｃｑｕｉｒｅｄ ｂｅｃａｕｓｅ Ｑ—ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｉｓ ａｄｏｐｔｅｄ．Ａｌｌ ｏｆｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ａｒｅ ｄｅｐｅｎｄｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｏｆｅｍｏｔｉｏｎａｌ ｕｎｉｔｓ ｉｓ ｔｈｅ ｏｎｅ ｏｆｅｍｏｔｉｏｎａｌ Ａｇｅｎｔ．Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｅｍｏｔｉｏｎａｌ ｕｎｉｔｓ ａｒｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓ Ｍａｒｋｏｖ ｃｈａｉｎ，ａｎｄ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｈａｓ ｃａｌｃｕｌａｂｉｌｉｔｙ．Ｅｍｏｔｉｏｎａｌ ｐｏｌｙｔｒｏｐｅ ａｎｄ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ａｒｅ ｉｎｓｐｅｃｔｅｄ ａｎｄ ｖｅｒｉｆｉｅｄ ｂｙ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ． ［Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓｌ Ｑ—ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｅｍｏｔｉｏｎａｌ ｕｎｉｔ；ｅｍｏｔｉｏｎａｌ Ａｇｅｎｔ；ｅｍｏｔｉｏｎａｌ ｓｔａｔｅ；ｅｍｏｔｉｏｎａｌ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ；Ｍａｒｋｏｖ ｃｈａｉｎ ＤＯｈ １Ｏ．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００—３４２８．２０１２．１Ｏ．０８５
情感能力是人类智能的重要标志，情感计算是指对与情感有关的，由情感引发的，或是能够
影响情感的因素的计算。
情感机器人的价值主要体现在机器学习的人机交互上面：机器人能够对人的面部表情、自然
语言、身体姿态及对键盘和鼠标的使用特征等进行观察与分析，以识别和理解人的情感，并
通过图像、文字、语音等做出智能而友好的反应，使得使用者形成自然而亲切的交互。更进
一步，在人机交互时还可以通过对不同类型的用户建模(如操作方式、表情特点、态度喜好、
认知风格、知识背景等)，以识别用户的情感状态，在对当前的操作作出即时反馈的同时还
要对情感变化背后的意图形成新的预期，并激活相应的数据库，及时主动地提供用户需要的
新信息。
传统机器学习（开发方法）：①基于知识的：直接对机器人编程完成一定任务②基于学习的：
通过特定目标学习让机器人完成对应任务③基于行为的：面对复杂环境，机器人通过与环境
相互作用完善其智能。局限：基于特定任务，一旦任务改变必须重新编程，无法面对不确定
环境，需要大量的测试数据集，机器不知道自己在干什么，添加新知识的能力差，一次仅仅
学习一个任务。
认知科学领域机器学习研究:
⑴认知科学发展历史。认知科学6大学科：现代心理学、信息科学、神经科学、数学、
科学语言学和人类学。美国主要是智能研究和心智发育研究，日本主要是肢体研究和开发。
⑵美国在认知科学领域研究：麻省理工(MIT)的AI实验室Humanoid Robotics Group研
究的cog机器人在智能仿人机器人的设计，特别是人和机器人交互、人的感知方面做出了巨
大的贡献;Kismet机器人是一个社交机器人，能动态显示各种表情，是情感机器人研究的一
部分，Media实验室的 Affective Computing小组在情感计算上的研究为机器人情感认知做
出了许多有益的探索，Media实验室Personal Robots Group研究的Roco机器人能敏锐地移
动它的显示器，来跟随人的移动，Media实验室与斯坦--温斯顿工作室创造出的社交智能
机器人—Leonard代表了当今机器人研究在感知方面的最高水平，它不仅有丰富的面部表情，
还和人一样有学习的能力，它可以吸收他人的观点，并在随后的行为中利用这些知识，它的
智力与一般6岁孩子相仿，但不像标准的机器人那样采用预先编制的固定思考规则，它包含
了内置的情感移情系统，这使得它可以揣测出他所遇到的人的目标和意向。美国Vanderbilt
大学智能系统研究中心的ISAC机器人，基于多智能体构架，模仿人类大脑中前额叶皮层的
工作机制来实现认知。
认知发育机器学习研究：
认知发育机器人是一种在结构上模仿人类认知过程，并在功能行为上也具有类似人类
的能力，如自我意识，注意机制等，并能适应复杂环境，特别是对新环境能很好适应，能积
累经验，有在线学习能力，通过在线学习不断学习积累新的知识和经验。从程序的角度说，
认知发育就是事先编写基于非特定任务程序，在机器人启动后，通过后续一系列与环境的交
互，不断地“获得感知”和“做出行动”。人类作为指导者的角色，并不知道机器人内部发
生的变化，只能通过改变环境来影响机器人。
基于情感计算的机器学习研究：
⑴情感计算研究基础与核心技术：I基础是认知科学、心理学、生理学和神经科学等。
II核心技术包括研究情感机理、情感信息的获取、情感识别、情感建模与理解、情感合成与
表达、情感计算的应用、情感计算机的人机接口、情感的传递与交流。III关键问题是研究
面部表情、语音、生理信号的情感建模和识别，也是建立人机和谐交互的基础之一。情感计
算的研究可分为四步：①通过传感器直接或间接与人接触获得情感信息②通过建立模型对情
感信息进行分析与识别③对分析结果进行推理达到感性理解④将理解结果通过合理方式表
达出来。
⑵情感机器人具备能力：结构上情感认知发育机器人应具备世界模型，短时记忆，长
时记忆，工作记忆，任务规划等。短时记忆或工作记忆是用来存储与当前任务相关的信息，
以备随时调用的，长时记忆是用来存储一段时间以来的经验信息，在执行任务需要时调用。
情感认知发育机器人能够在线交互式学习，这对于知识获取、控制策略以及行为能力都有非
常重要的作用。
⑶情感的经典理论
OCC理论：由奥托尼(Ortony)、科洛尔(Clore)和柯林斯(Collins)所提出，包括22类情感
的层次结构。假设情感是作为一个称为评价的认知过程的结果而产生的。评价取决于三种成
份:事件，主体，对象。客观世界中的事件根据主体的目标被评为满意的或不满意的;主体自
身或其他主体的行为根据一组标准的集合被评为赞成的或不赞成的;对象根据主体的态度被
评为喜欢的或不喜欢的。
Roseman的评价理论:Roseman1979年提出了一个认知评价模型，Roseman模型设定了
一些认知的维度来决定情感是否产生以及产生的是何种情感。
Scherer的模型:该模型是一个基于知识的系统，不仅包含认知因素，还综合了其他心理
学的成份。Schere:的模型与Roseman的模型在机制上有一定的相似性，即通过五种类型的
检查相互作用来确定最终产生何种情感。Scherer的模型优点在于它具有对行为进行选择的
能力，这些选择通过动机互相竞争、规划和情境处理模块来实现。
⑷情感的分类及维度表示
目前为止有两种方式表示情感，即离散的和连续的表示方法。离散的方法就是使用一
组基本情感将情感分为离散的类别。离散的情感分类方法有:
a)我国心理学家林传鼎将人的情感归纳为安静、喜悦等18类;b)OCC模型将情感分为22类;
c) Plutchik得出8种基本情感:狂喜、警惕、悲痛、惊奇、狂怒、恐惧、接受、憎恨;
d)Izard提出人具有8到11种基本情感:兴趣、惊奇、痛苦、厌恶、愉快、愤怒、恐惧和悲伤，
以及害羞、轻蔑和自罪感;
e)Kreeh等人把情感分为四类:即原始的(快乐、愤怒、恐俱、悲哀)、与感觉刺激有关的、与
自我评价有关的和与他人有关的情感;
f）Ekman按面部表情不同把情感分为六类，即高兴、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤、惊奇，这
种划分方式具有典型性，目前在心理学界占有主体地位。
连续的方法就是一种表示连续的情感维问题的方法。在这种表示方式中，情感通常采用
三维表示，其中最广泛的二维是“激励”镇静/激动)和“诱力’，(负面/正面)。连续情感的
表示方法有:
a)Wulldt的情感三维理论，认为情感的组成是:愉快—不愉快;激动—平静;紧张—松驰，各种
具体情感分布在三个维度的两极之间的不同位置上。
b)Schloberg理论，认为情感的维度有愉快—不愉快、注意—拒绝和激活水平三个维度，三
种不同水平整合即可得到各种情感，并据此建立了三维模式图。
c)Izard的四维非认知性情感产生理论等。
这些理论各有千秋，没有统一的标准和对错。只有在不同场合适合使用不同的表达方
式。一般来说图像这一类情感，适合用离散的情感表示，给出一幅图画，可以直接判断图像
中包含了怎样的情感色彩。
情感计算模型
计算机具备5项成分时才可称为‘有情感的’：①出现情感和情感行为②快速的主要情感③
由认知产生的情感④情感体验：包括认知意识、生理意识和主观感觉⑤精神与肉体的相互作
用。第三种成分在计算机上比较容易实现。
⑴基于认知机制的情感建模
①OCC模型：基本原理是根据一组评价标准将主体对特定情境的反应区分为正面的或负面
的，然后根据这些评价标准的不同取值组合来确定相应的情感类型。认为情感由于正或负的
诱力在对由事件、智能体和对象组成的情景反应中产生。
②EM模型：认为每一个情感都有一个阈值，当情感强度超过这个阈值时，情感才对一些外
在行为起作用，能模拟情感衰退。EM优点是虚拟主题的情感强度可随时间逐渐减弱或持续
一段时间，赋予每个主体一个及时更新自己情绪状态的机制。EM将情感按正面、负面分开，
使易于决定好的情绪状态和坏的情绪状态，用于产生真实可信的社会行为。
③隐马尔科夫模型：给定一段时间的观察值序列，计算机将能设法确定哪一个状态序列能最
好地解释这一观测值序列。HMM模型不仅能对应纯的情感状态，而日_也抓住了情感的动
态一面，可以表示几种情感组成的混合情感。
本文研究一种多机制的可计算的情感机器人学习系统模型，并在机器人上进行了验证。研究
内容包括情感产生规则的建立、情感信息的获取、情感识别、情感建模与理解、情感合成与
表达等。通过这个系统，输入设备，获取到人类和外部环境给予的各种信息，经过一定的转
换，来进行情感识别。在经过识别后，这些信息被送到情感计算评价系统中,该系统根据识
别后的外部输入信息，在本身已有的常识库和预先设定的机器人的个性状态等相关先验知识
的基础上，通过一定的规则，计算出当前的情绪状态式，在此基础上不断对常识库和个性进
行补充修正，这样计算机就产生了人工的情感。行为子系统根据当前的情绪状态、产生外部
输入信息的媒介情况，和机器人的个性行为特征，进行决策判断，得到相应的行为控制命令，
然后通过机器人本身所有的设备，包括音响、显示器和电机驱动器等设备做出对应动作，作
为情感输出的具体输出形式，表达其所得出的情感，人们就可以据此来判断机器人现有的情
感状态，这样就完成了一次机器人和人之间的人机交互。
