情感机器人的情感模型研究

人工智能对人类情感的理解随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在各个领域都扮演着越来越重要的角色。

人工智能在解决问题、辅助决策、优化生产等方面展现出极大的潜力。

然而，对于人工智能是否能够真正理解和应对人类情感，一直是备受争议的话题。

本文将探讨人工智能对人类情感的理解，并讨论其在这一领域的应用潜力。

一、人工智能对情感的认知人的情感是指个体在面对各种刺激时所产生的主观感受和情绪反应。

对于人工智能来说，情感的理解是一个相对复杂的问题。

传统的人工智能主要通过分析语义、情感词汇和语法结构等方式来理解文本中的情感，但缺乏真正意义上的情感认知能力。

然而，近年来，随着深度学习和自然语言处理技术的不断发展，人工智能在情感理解方面取得了一定的突破。

例如，研究人员通过构建情感词典和训练情感分类模型，使得人工智能能够根据文本内容判断情感极性，如积极、消极和中性。

同时，还有研究致力于通过情感生成模型，使得人工智能能够产生仿真人类情感的文本。

二、人工智能在情感应用中的潜力人工智能对人类情感的理解有着广泛的应用前景。

以下是几个具体的应用方向：1. 智能客服在现代社会，各种企业和组织都需要处理大量的客户咨询和投诉。

通过人工智能情感理解的技术，智能客服系统可以更好地理解用户的情感需求，提供更准确、个性化的回答和解决方案，提升用户满意度。

2. 智能辅助对于特殊人群，如自闭症儿童、老年人、抑郁症患者等，人工智能对情感的理解能够提供更精准的辅助。

例如，智能机器人可以通过理解用户的情感变化，提供相应的安抚和支持，帮助特殊人群更好地适应社会生活。

3. 智能创作情感对于创作过程的重要性不言而喻。

通过人工智能对情感的理解，我们可以期待智能写作助手、智能音乐创作等应用的发展。

人工智能可以根据不同的情感需求，自动生成符合情感色彩的文章和音乐作品。

三、挑战与展望尽管人工智能在情感理解方面取得了一定的进展，但仍然存在一些挑战。

机器人的“情感”从何而来？
与人类间的情感交流过程类似，情感机器人的运作过程包括情感信息的获取、识别分析和情感的表达。

首先，机器人需通过视觉系统、听觉系统和各类传感器等来获取外界信息。

与一般智能机器人不同的是，情感机器人会更有目的地获取与情感相关的有效信息，如人脸的表情和动作，语音的高低、强弱等。

情感信息的识别与分析是这个过程的重头戏。

生活中，脸部表情是人们常用的较自然的情感表达方式，比如，眉头紧皱可能表示愤怒等。

科学家提出了脸部情感的表达方法，即脸部运动编码系统FACS，通过不同编码和运动单元的组合，可以让机器人自动识别与合成复杂的表情变化，如幸福、愤怒、悲伤等表情。

类似的还有动作分析模型和声学模型。

除了情感分析模型外，还需要建立知识库，让机器人“掌握”人们熟知的常识和惯用表达，比如“买买买”这类潮流用语。

这样，机器人跟人类的交互体验将更加流畅有趣。

通过情感识别与分析，即给定一种情感状态，再通过语音合成、面部表情合成和动作合成后，一个相对完美的情感机器人就呈现在你的面前。

多模态情感识别技术研究随着人工智能和计算机视觉技术的迅速发展，多模态情感识别技术成为近年来研究的一个热门领域。

多模态情感识别技术可以通过结合语言、声音和图像等多个感知模态，准确地识别出人类的情感状态。

这项技术对于改善人机交互、智能客服、教育辅助等方面都具有重要的应用前景。

多模态情感识别技术主要包含情感分类和情感回归两个方面。

情感分类是将情感状态划分为预先定义好的几类，例如高兴、伤心、愤怒等，而情感回归则是对情感状态进行连续值的回归预测。

在实际应用中，这两种方法可以根据需求进行选择。

在语音和音频方面，情感识别的特征主要包括声音的基频、音调、节奏和能量等。

通过对声音信号进行分析和处理，可以提取出与情感状态相关的特征。

例如，高兴的声音通常具有较高的基频和节奏，而愤怒的声音则具有较大的能量和较低的音调。

通过分析这些特征，并将其与预先训练好的情感模型进行比对，就可以准确地判断出说话人的情感状态。

在图像和视频方面，情感识别的特征主要包括面部表情、眼神、姿势和动作等。

人脸识别技术可以通过分析面部表情中的微表情和肌肉活动，判断出人的情感状态。

例如，嘴角上扬的微笑通常代表高兴，眉头紧锁和皱纹出现则表示愤怒或担忧。

此外，眼神的方向和瞳孔的大小变化也可以反映出人的情感状态。

姿势和动作方面，例如身体的摇晃和手的挥舞等也会对情感识别有所帮助。

当多个感知模态结合使用时，可以进一步提高情感识别的准确度。

例如，结合语音和图像信息，可以通过分析说话人的面部表情和声音特征，对情感状态进行更准确的判断。

此外，还可以结合其他感知模态如心率和皮肤电反应等生理信号进行情感识别。

例如，通过分析心率的变化和皮肤电反应的强度，可以判断出人的紧张度和兴奋度。

多模态情感识别技术在实际应用中有着广泛的可行性。

在智能客服领域，多模态情感识别技术可以帮助机器人或虚拟助手更好地理解用户的情感态度，从而更准确地回答问题或提供帮助。

在教育辅助领域，多模态情感识别技术可以帮助教育者更好地了解学生的情感反应，从而个性化地进行教学和评估。

情感计算研究及其应用随着人工智能的快速发展，情感计算作为一门重要的研究领域，已经逐渐成为了人们关注的焦点。

情感计算（Affective Computing）是指基于计算机和人工智能技术，实现对人类情感、态度、情绪等心理状态的识别、模拟、产生、表达和交流的一种技术和方法。

情感计算的研究领域涉及了多个学科，如人机交互、计算机学习、心理学、语言学等等。

它通过建立情感语言数据库、构建情感模型、使用机器学习进行情感识别等方式，实现了对人类情感的计算和分析。

情感计算的应用情感计算的应用场景非常广泛，包括人脸识别技术、语音识别技术、智能客服、游戏开发、情感机器人、医疗诊断、市场分析等等。

下面将详细介绍一些情感计算的应用领域：1. 人脸识别技术人脸识别技术是情感计算的一个重要应用领域。

通过识别人的面部表情、眼神、嘴型等特征，来判断其情感状态，从而为智能安防、智能门禁等领域提供了支撑。

比如，在一般面对面交互的情况下，通过人脸表情识别技术能够对用户的情感状态进行识别，提高智能安防系统的精准度。

2. 语音识别技术除了人脸表情，语音也能够表达情感状态。

语音识别技术通过分析和抽取语音信号的各种特征，来识别说话人的情感状态。

如在智能客服系统中，用户与机器人进行语音互动时，机器人能够通过识别用户的语音情感状态，来调整自己的回复策略，提高服务质量。

3. 情感机器人情感机器人是一种能够根据用户情感状态进行交互的机器人。

情感机器人通过图像识别技术和语音识别技术，来识别用户的情感状态，从而针对不同的情感状态提供不同的回复策略。

比如，在教育领域中，情感机器人能够通过对学生情感状态的识别，来给予不同的回应，从而更好地满足学生的学习需求。

4. 医疗诊断情感计算可以应用于医疗领域的情感诊断。

通过分析患者的面部表情、语音语调等特征，来识别患者是否处于抑郁、焦虑等情感状态下，从而帮助医生进行更准确的诊断。

比如，在抑郁症的诊断中，使用情感计算技术能够提高诊断的准确性和效率。

【关键词】情感计算情绪认知评价理论情感智能体情感决策【英文关键词】Affective computing Cognitive Evaluation Theory Emotionalagent Affective cognitive decision-making情感计算论文：基于情绪认知评价理论的人机交互中情感交互研究【中文摘要】情绪在人们的日常学习工作中发挥着重要作用,并且人类具有的情感能力是人类与当前智能机器的最大不同之处之一。

不断完善的认知心理学、认知神经学和情绪认知评价理论有力的支持了人工智能领域情感机器人的研究工作。

计算机和人工智能等领域的研究学者也越来越认知到让智能机器只具备逻辑运算能力是远远不够的,还应该让其具有情感能力(情绪识别和情感表达),且能与人进行具有情感的交流。

本文首先介绍了智能机器人与人工情感的研究现状和研究意义,接着介绍了与本课题相关的基础知识、相关理论和技术,然后阐述了基于认知评价理论的情感模型,最后在情感认知(Affecti ve-C ognitive, AC)模型框架中改进了基于情绪认知评价理论的情感认知决策方法并且通过改进的Q学习算法实现智能体的情感认知决策,传统Q学习算法没有考虑来自智能体自身内部对实现某种目标的内在激励只考虑来自它外部环境的奖励,而改进的Q学习算法则采用了内在激励和外部环境奖励的两种奖惩机制,同时采用BP 神经网络方法来实现Q学习算法中的Q函数。

本文采用了AC框架模型中对情感认知决策进行网络分层的方法,即每个情感认知决策是由它的子决策和原始决策组成,且每个决策可以激活和销毁它的子决策。

本文对情感认知决策进行网络分层的是为了解决情感认知决策中的决策维数问题,其实质就是把情感认知决策进行细分,让不同层次上的情感认知决策都有各自的目标,每个低层次情感认知决策只需在较小的状态空间内进行求解,学习到低层次情感认知决策的策略可以被高层次的情感认知决策直接调用,从而加快决策的求解速度。

情感计算技术在情感分析中的应用研究随着计算机技术和人工智能的不断发展，情感计算技术作为一种新兴的技术逐渐走进人们的视野。

情感计算技术不仅可以用于情感分析、情感检测等方面，还可以应用到人机交互、健康管理以及教育等领域。

本文将重点讨论情感计算技术在情感分析中的应用研究。

一、情感计算技术简介情感计算技术是计算机和人工智能领域的一个新兴研究领域。

它是一种基于人的情感分析和识别技术，它通过计算机模拟人类的情感体验和情感反应，从而进行情感识别和情感计算。

情感计算技术主要包括情感识别、情感分析、情感合成和情感生成等几个方面。

情感计算技术的应用范围非常广泛，可以应用到为人类服务的各类情境之中。

比如，它可以用在人机交互、医学诊断、教育教学和娱乐等方面。

在这些领域中，人们可以通过这种技术来更加高效地处理各种情感问题，同时也能够更好地了解人类情感、心理等方面的变化和发展。

二、情感分析的常用方法情感分析是情感计算技术的一个核心内容，它是一种通过计算机模拟人类情感，从而进行情感分析和情感判别的技术。

目前在情感分析中，常用的方法主要有以下三个：1. 基于词语的情感分析：该方法是以词语作为情感识别的基本单位，对文本中的每个词语进行情感标注，从而得出整个文本的情感分析结果。

一些常用的情感识别工具，如SentiWordNet，Afinn等，采用的就是这种方法。

2. 基于机器学习的情感分析：该方法是利用机器学习的技术，在大量的标注好的数据集中训练模型，从而得出情感分析的结果。

该方法的优点在于能够处理文本中的复杂语境和语义关系，但其缺点在于需要大量的训练数据，同时模型的泛化能力也存在一定的局限性。

3. 基于深度学习的情感分析：该方法是利用深度学习的技术，在大规模数据集中训练模型，从而得出情感分析的结果。

该方法具有很好的泛化能力，可以处理复杂的语境和语义关系，但其训练时间较长，需要消耗大量的计算资源。

三、情感计算技术在情感分析中的应用研究情感计算技术在情感分析中的应用研究主要包括情感识别、情感分析、情感合成和情感生成等方面。

多模态情感识别系统研究在现代社会中，情感识别一直是人工智能领域中的重要研究方向之一。

随着人们对情感信息的重视以及对多模态数据的广泛应用，多模态情感识别系统的研究逐渐成为学术界和工业界的热点领域。

多模态情感识别系统是指利用多种感知模态（如文本、语音、图像等）来识别和分析人类情感状态的技术。

它有着广泛的应用场景，如情感智能机器人、情感分析等。

而构建起一个有效且准确的多模态情感识别系统则需要解决诸多挑战。

首先，不同感知模态之间存在着丰富的信息关联，如何将这些信息进行有效融合是关键问题之一。

在多模态情感识别系统中，文本、语音和图像等模态之间经常相互影响，互为补充。

因此，研究者们需要针对不同模态的特点，采取适当的方法来进行信息融合。

例如，可以将多个模态的特征进行拼接，或者通过神经网络等方法进行融合，以获取更准确的情感识别结果。

其次，情感的表达方式具有多样性和多义性。

同样一句话，不同的人可能会有不同的情感理解。

因此，建立一个通用的情感识别模型是一项艰巨的任务。

为了解决这一问题，研究者们需要通过大规模的数据集和丰富的情感标注来训练模型，以提高其泛化能力和准确性。

同时，还可以考虑引入领域适应等技术，以适应不同领域的情感识别任务。

另外，情感识别系统面临的一个重要问题是情感的观测和表达的动态性。

人类的情感状态是随着时间变化的，因此，系统必须具备快速和准确地捕捉情感的变化。

为了实现这一目标，研究者们可以利用序列建模的方法，通过对时间序列数据进行建模，以捕获情感随时间变化的规律。

此外，还可以考虑结合情感轨迹预测的方法，对未来情感状态进行预测，从而实现更智能化的情感识别系统。

最后，多模态情感识别系统在实际应用中还需要考虑实时性和稳定性的要求。

在现实世界中，系统需要能够处理大规模的数据，并能够在实时情境下做出准确的情感识别。

因此，研究者们需要针对硬件和软件平台进行优化，并设计高效的算法和模型，以满足实时性和稳定性的要求。

总的来说，多模态情感识别系统的研究面临着信息融合、多样性和多义性、动态性以及实时性和稳定性等多个方面的挑战。

情感分析研究综述近年来，情感分析研究受到越来越多的重视，其成果可为机器人技术，文本分析和情绪计算提供强大的支持。

鉴于情感分析在研究领域中具有重要的意义，本文将对情感分析的机制，技术和应用等方面进行综述。

一、情感分析的机制情感分析的机制可以归纳为感知、理解和评价三个层次。

在感知层，通过自然语言处理和文本挖掘技术，从文本中提取出情感信息，以确定受评价文本的类型；在理解层，使用语义分析和情感序列分析技术，对情感信息进行解码，以抽取出情感的表示形式；在评价层，使用情感计算和相似性分析技术，以定量的方式衡量情感信息的强度，以确定文本的情感倾向。

二、情感分析的技术情感分析技术可以分为基于机器的技术和人工智能技术两大类。

基于机器的情感分析技术，建立在传统的自然语言处理和文本挖掘技术基础之上，主要包括情感分类、情感实体提取、情感评价和情感预测等技术；人工智能技术，则是通过深度学习等先进的方法实现情感分析，其中，神经网络模型的使用更加广泛，能够实现对整篇文本的情感分析，可以有效地提高情感分析精度。

三、情感分析的应用情感分析技术可以广泛应用于社交媒体分析、电子商务推荐、新闻舆情分析、智能搜索引擎、信用风险预测等领域。

例如，有研究发现，利用深度神经网络模型，能够对网络视频中的回声效应态度进行定量分析，以帮助企业更好地实现客户满意度管理，提高电子商务的效率和用户体验。

四、结论情感分析作为现代自然语言处理和文本挖掘技术的重要组成部分，其技术取得了显著的进步。

情感分析的机制、技术和应用已经被广泛应用于各种领域，对促进机器人技术，文本分析和情绪计算方面的发展起到了重要的作用。

未来，情感分析研究仍需探索更深入，在实际应用中发挥重要作用。

基于人工智能的心理咨询机器人技术研究人类心理健康问题是一个全球性的重要议题。

随着科技的不断进步，心理咨询机器人日益成为人们重视的一种技术。

基于人工智能的心理咨询机器人技术由此应运而生，并在现实社会中得到了广泛的应用。

1.技术概述人工智能技术是实现心理咨询机器人的基础。

AI技术被广泛应用于机器人、语音识别等领域，并在最新心理咨询机器人技术中得到了体现。

心理咨询机器人可以通过人工智能技术来研究认知模型、情感模型和对话模型，实现更精准的个性化服务。

2.实现原理心理咨询机器人利用人工智能技术的自定义文本分类算法来分析用户的情感状态和需求，同时还可以通过人工智能的语音合成技术来模拟真人语音回答用户的问题。

基于这些算法和技术，心理咨询机器人可以做到智能对话，为用户提供针对性建议和方案。

3.优点心理咨询机器人的最大优点是可以实现24小时不间断的服务，任何时间任何地方都可以提供心理咨询服务，同时它还可以根据用户口气和表情进行智能识别，提供个性化的心理疏导、分析和建议。

此外，基于人工智能技术的心理咨询机器人还可以提供更深入的心理分析，生成更精准的心理评测报告，让用户更加了解自己的心理状况。

4.应用场景人工智能的心理咨询机器人可以在许多场景下发挥作用，例如：（1）企业组织可以提供有关压力管理和情绪调节的心理咨询服务，帮助员工更好地应对工作和生活中的各种压力和心理问题。

（2）社交平台也可以为用户提供心理咨询服务，解决用户在生活中遇到的各种心理问题和困扰。

（3）另外，人工智能的心理咨询机器人还可以帮助医疗机构、学校、社区等组织提供心理健康服务，减轻人力资源的压力，提供更高效、更便捷的咨询服务。

5.存在问题尽管人工智能技术可以为心理咨询机器人带来很多优点，但是还存在一些问题需要解决。

例如，心理咨询机器人需要收集大量的数据来训练算法，而缺乏数据则会影响算法准确性。

此外，人工智能的心理咨询机器人缺乏人性化的因素，还无法替代人类心理咨询师面对面的咨询。

人工智能对人类情感与情绪的理解与应用人类情感与情绪一直是心理学研究的重要课题，而近年来，随着人工智能技术的快速发展，研究人员开始探索将人工智能应用于情感和情绪的理解与应用。

本文将介绍人工智能对人类情感与情绪的理解和应用，并探讨其在不同领域中的潜在应用价值。

一、情感识别与情绪分类人工智能可以通过分析语音、文字和面部表情等数据，来识别人类的情感和情绪。

通过深度学习和机器学习等技术，人工智能可以对输入的数据进行情感分析和情绪分类。

例如，人工智能可以根据一个人的语音音调和表情变化来判断其是愉悦、悲伤还是愤怒等情绪状态。

这种情感识别技术在社交媒体分析、市场研究和心理健康辅助等方面具有广泛的应用前景。

二、情感生成与情绪模拟除了理解人类情感与情绪外，人工智能还可以生成情感和模拟情绪。

通过深度学习生成模型，人工智能可以根据输入的文本或情境生成带有情感色彩的文字内容，如情感化的新闻标题、文学作品等。

此外，人工智能还可以模拟人类的情绪表达和交流方式，例如通过聊天机器人与用户进行情感交流，帮助用户排解情绪压力，提供心理支持。

三、情感智能与情绪识别情感智能是指将情感与情绪理解与人工智能技术相结合，开发出能够理解和回应人类情感需求的智能系统。

例如，智能助手可以根据用户的情绪状态和需求，提供个性化的服务和建议。

在医疗领域，情感智能系统可以通过分析患者的语音和面部表情，帮助医生判断患者的情绪状态，提供更好的医疗建议和疗效评估。

四、情感识别技术在教育领域的应用人工智能的情感识别技术在教育领域有着广泛的应用前景。

例如，电子教育平台可以通过分析学生的语音和文字反馈，实时了解学生的学习情绪和认知状态，从而提供个性化的教学内容和方式。

此外，情感智能教育工具还可以帮助教师更好地了解学生的情绪需求，提供更有针对性的情绪管理和心理辅导。

五、情感分析在营销和广告中的应用情感分析技术在市场营销和广告领域也具有重要的应用价值。

通过分析消费者的情感需求和喜好，企业可以更好地调整产品的设计和推广策略。

介绍和发展概况一、人工心理和人工情感的概念自21世纪以来，人工智能高速发展，作为一个新兴的信息技术，更是现今信息技术竞争的一个焦点、重点和难点，而人工智能不仅应该表现出理性的思维能力，也应学会模仿人类的情感能力和心理活动，人工心理和人工情感这个新的研究方向就应运而生。

人工心理理论是利用信息科学的手段，对人的心理活动更全面的再一次人工机器实现，人工情感是利用信息科学的手段对人类情感过程进行模拟、识别和理解，使机器能够产生类人情感并与人类进行自然和谐地人机交互。

人工心理与人工情感的主要研究内容，美国的R.Picard教授曾将其具体分为九个方面:情感机理，情感信息的获取，情感模式识别，情感的建模与理解，情感的合成与表达，情感计算的应用，情感计算机的接口，情感的传递与交流，情感可穿戴计算机。

不过，目前基于人工心理的情感模型建立在此基础上，做了一些简化，主要分为三个部分：情感信息获取与处理、情感建模、情感表达。

二、人工心理与人工情感的框架人工心理学和人工情感是一门学科，它利用信息科学通过人工机器(例如计算机和算法模型)来实现对人类心理活动的更全面的覆盖。

人工心理学和人工情感的应用前景广阔，如开发具有情感、意识和智力的机器人，设计具有真正意义的类人机器人，并将控制理论扩展到人脑的控制模式。

目前，人格化控制理论主要是维纳的“反馈”控制理论与人工智能的结合。

现有的关于控制和决策系统的研究不考虑情感因素，相比之下，人脑的控制模式却包括感觉、知觉和情绪决策行为。

人工心理和人工情感作为一门学科是人工智能的高级阶段，是自动化和信息科学领域的一个新的研究领域。

对这些概念的研究可以极大地促进拟人化控制理论、情感机器人、个性化产品设计、市场开发的进步，最终创造一个人与人、人与机器和谐共处的社会环境。

人工心理学和人工情感是跨学科的，它的理论基础涉及脑科学、心理学、生理学、道德哲学、神经科学、人类工程学、感性工程、语言学、美学、法律、信息科学、计算机科学、自动化科学和人工智能。

文章编号：2096-1472(2021)-02-14-05DOI:10.19644/ki.issn2096-1472.2021.02.003软件工程 SOFTWARE ENGINEERING 第24卷第2期2021年2月V ol.24 No.2Feb. 2021情感型对话机器人技术的研究综述肖 鹏1,2，于 丹1,2，王建超1,2，来关军1,2(1.大连东软信息学院，辽宁 大连 116023；2.大连东软教育科技集团有限公司研究院，辽宁 大连 116023)*******************;****************;***********************;*********************摘 要：对话机器人技术一直是人机交互领域的研究热点，基于文本或者语音的对话机器人已经广泛应用于生活当中。

然而，构建能够与人类进行自然的、流畅的对话的机器人仍然充满挑战。

情感作为拟人性的重要方面能够提高人机交互的自然性和流畅性。

因此，为了推进对话机器人技术的发展，本文对情感型对话机器人的相关概念、发展历史、情感生成方式、设计思路和评价方式的相关研究展开了系统的梳理。

情感型对话机器人主要分为指定类别情感回复和生成式情感回复两种，其中生成式情感回复是未来发展的主要趋势。

关键词：对话机器人；情感；设计；评价中图分类号：TP183 文献标识码：AOverview of Emotional Chatbot TechnologyXIAO Peng 1,2, YU Dan 1,2, WANG Jianchao 1,2, LAI Guanjun 1,2(1. Dalian Neusoft University of Information , Dalian 116023, China ;2. Research Institute , Dalian Neusoft Education Technology Group Co . Limited , Dalian 116023, China )*******************;****************;***********************;*********************Abstract: Chatbot technology has always been a research focus in the field of human-computer interaction. Chatbots based on text or voice have been widely used in practices. However, it is still challenging to build chatbots that can converse with human in a natural and fluent way. Emotion, an important aspect of anthropomorphism, can make human-computer interaction more natural and fluent. Therefore, in order to promote development of chatbot technology, this paper provides a systematic review of emotional chatbots, including related concepts, development history, emotion generation methods, design ideas, and evaluation methods. Emotion-enabled chatbots are divided into emotional responses of designated categories and generative emotional responses, of which generative emotional responses are the main trend.Keywords: chatbot; emotion; design; evaluation1 引言(Introduction)对话机器人能够通过语音或者文本的方式使用自然语言与人类对话，从而使人类能够轻松地与机器进行交流。

基于情感计算的空巢老人陪伴机器人设计研究作者：李佳祁娜来源：《工业设计》2021年第11期摘要：近年来，我国空巢老人逐渐增多，他们需要更多的情感关注，而陪伴机器人的出现解决了这方面的问题。

文章首先阐述了情感计算理论，梳理了情感计算的基本流程;然后，构建基于情感计算的空巢老人情感交互Agent模型，推导出用户的情感反应示意图;最后，运用情感计算理论研究空巢老人智能化陪伴机器人设计的流程，并赋予设计实践。

以期为空巢老人提供便利的生活，给予他们关怀与陪伴，帮助其建立生活及社交的信心。

关键词：情感计算;空巢老人;智能陪伴机器人;情感交互Agent 模型;人机交互中图分类号：TP242 文献标识码：A文章编码：1672-7053（2021）11-0026-03据《国家人口发展规划（2016—2030 年）》指出中国60 岁及以上的人口占比达到16.1%，并呈上升的趋势。

我国人口老龄化问题随着社会的发展愈加严峻，空巢老人比例也不断增长。

这一特殊群体的出现，是我国人口老龄化程度加深的必然结果。

在长期独居的情况下，空巢老人孤独、焦虑等心理会对身体健康造成危害。

如何使空巢老人的负面情绪得到舒缓，如何为其建立更多的生活信心等问题亟待解决。

1情感计算概述情感计算是关于情感、情感的产生以及影响情感因素的研究[2]。

该理论为当下人机交互领域的热门话题，研究产生了一些有价值的成果，但较少将情感计算理论运用到产品设计领域。

学界对于情感计算的最新定义为：以通过赋予计算机识别、理解、表达和适应人的情感能力为目的，建立和谐的人机环境，与此同时赋予计算机更高、更全的智能。

人的情感十分丰富，情绪时常变换，机器人拥有的情感能力可以促进与人良好关系的建立。

而情感计算以人类情感为基点，利用计算机仿真技術与方法将人类情感进行量化分析，并进行适当反馈。

2 空巢老人生理与心理特征2.1 空巢老人的生理特征随着老年人年龄的不断增长，其身体各项机能也相应减弱。