This paper presents the sound-based emotion estimation method and the growing HRI (human-robot interaction) system for a Mon-E robot. The method of emotion estimation uses the musical element based on the law of harmony and counterpoint. The emotion is estimated from sound using the information of musical elements which include chord, tempo, volume, harmonic and compass. In this paper, the estimated emotions display the standard 12 emotions including Eckman's 6 emotions (anger, disgust, fear, happiness, sadness, surprise) and the opposite 6 emotions (calmness, love, confidence, unhappiness, gladness, comfortableness) of those. The growing HRI system analyzes sensing information, estimated emotion and service log in an edutainment robot. So, it commands the behavior of the robot. The growing HRI system consists of the emotion client and the emotion server. The emotion client estimates the emotion from sound. This client not only transmits the estimated emotion and sensing information to the emotion server but also delivers response coming from the emotion server to the main program of the robot. The emotion server not only updates the rule table of HRI using information transmitted from the emotion client and but also transmits the response of the HRI to the emotion client. The proposed system was applied to a Mon-E robot and can supply friendly HRI service to users.
This paper presents an emotion recognition and its expression system of an intelligent robot like a home robot or a service robot. Emotion recognition method in the robot is used by a facial image. We use a motion and a position of many facial features. apply a tracking algorithm to recognize a moving user in the mobile robot and eliminate a skin color of a hand and a background without a facial region by using the facial region detecting algorithm in objecting user image. After normalizer operations are the image enlarge or reduction by distance of the detecting facial region and the image revolution transformation by an angel of a face, the mobile robot can object the facial image of a fixing size. And materialize a multi feature selection algorithm to enable robot to recognize an emotion of user. In this paper, used a multi layer perceptron of Artificial Neural Network(ANN) as a pattern recognition art, and a Back Propagation(BP) algorithm as a learning algorithm. Emotion of user that robot recognized is expressed as a graphic LCD. At this time, change two coordinates as the number of times of emotion expressed in ANN, and change a parameter of facial elements(eyes, eyebrows, mouth) as the change of two coordinates. By materializing the system, expressed the complex emotion of human as the avatar of LCD.
Emotion interaction between human and robot is an important element for natural interaction especially for service robot. We propose a hybrid emotion generation architecture and detailed design of reactive process in the architecture based on insight about human emotion system. Reactive emotion generation is to increase task performance and believability of the service robot. Experiment result shows that it seems possible for the reactive process to function for those purposes, and reciprocal interaction between different layers is important for proper functioning of robot's emotion generation system.
본 연구는 실버세대를 위한 컴패니언 로봇의 인터랙션 경험 디자인을 위해 사용자 태스크- 로봇 기능 적합도 매핑에 기반한 로봇 유형 분석과 멀티모달 대화 인터랙션에서의 로봇 감정표현 연구를 수행하였다. 노인의 니즈 분석을 위해 노인과 자원 봉사자를 대상으로 FGI, 에스노그래피를 진행하였으며 로봇 지원 기능과 엑추에이터 매칭을 통해 로봇 기능 조합 유형에 대한 분석을 하였다. 도출된 4가지 유형의 로봇 중 표정 기반 대화형 로봇 유형으로 프로토타이핑을 하였으며 에크만의 얼굴 움직임 부호화 시스템(Facial Action Coding System: FACS)을 기반으로 6가지 기본 감정에 대한 표정을 시각화하였다. 사용자 실험에서는 로봇이 전달하는 정보의 정서코드에 맞게 로봇의 표정이 변화할 때와 로봇이 인터랙션 사이클을 자발적으로 시작할 때 사용자의 인지와 정서에 미치는 영향을 이야기 회상 검사(Story Recall Test: STR)와 표정 감정 분석 소프트웨어 Emotion API로 검증하였다. 실험 결과, 정보의 정서코드에 맞는 로봇의 표정 변화 그룹이 회상 검사에서 상대적으로 높은 기억 회상률을 보였다. 한편 피험자의 표정 분석에서는 로봇의 감정 표현과 자발적인 인터랙션 시작이 피험자들에게 정서적으로 긍정적 영향을 주고 선호되는 것을 확인하였다.
For a friendly interaction between human and robot, emotional interchange has recently been more important. So many researchers who are investigating the emotion generation model tried to naturalize the robot's emotional state and to improve the usability of the model for the designer of the robot. And also the various emotion generation of the robot is needed to increase the believability of the robot. So in this paper we used the hybrid emotion generation architecture, and defined the generalized context input of emotion generation model for the designer to easily implement it to the robot. And we developed the personality and loyalty model based on the psychology for various emotion generation. Robot's personality is implemented with the emotional stability from Big-Five, and loyalty is made of familiarity generation, expression, and learning procedure which are based on the human-human social relationship such as balance theory and social exchange theory. We verify this emotion generation model by implementing it to the 'user calling and scheduling' scenario.
In this paper, we propose a behavior decision model for a robot, which is based on artificial emotion, various motivations and dynamic personality. Our goal is making a robot which can express its emotion human-like way. To achieve this goal, we applied several emotion and personality theories in psychology. Especially, we introduced the concept of dynamic personality model for a robot. Drawing on this concept, we could make a behavior decision model so that the emotion expression of the robot has adaptability to various environments through interactions between human and the robot.
In this paper, we propose the new emotion model and the robot behavior decision model based on proposed emotion model. As like in human, emotions are hierarchicalized in four levels (momentary emotions, mood, attitude, and personality) and are determined from the robot behavior and human responses. They are combined with motivation (which is determined from the external stimuli) to determine the robot behavior.
Emotion을 이용한 컴퓨터 인공 지능, 그래픽, 로봇, 상호 작용 등 다양한 분야에 나타나고 있다. 이에 각 분야에 적용되어진 이론적 배경과, 적용의 특징, 기술 등을 본 글에서 다루고자 한다. 먼저 이론적 접근방식에 있어서는 심리학적 접근과, 사람의 감정 연구, Behavior-Bas설 접근, 생물 행동적 접근, 등이 있으며 이를 구현하기 위한 기술로는 학습 알고리즘, Neural Network 의 Self-Organizing Maps, Fuzzy Cognition Maps등이 있다. 적용 분야로는 Software Agent, Agent Robot과 Entrainment Robot 등이 있다. 본 글에서는 이들의 적용 사례들을 살펴보고 Emotion Architecture에 대해서 분석하고자 한다.
Non-verbal communication is important in human interaction. It provides a layer of information that complements the message being transmitted. This type of information is not limited to human speakers. In human-robot communication, increasing the animacy of the robotic agent-by using non-verbal cues-can aid the expression of abstract concepts such as emotions. Considering the physical limitations of artificial agents, robots can use light and movement to express equivalent emotional feedback. This study analyzes the effects of LED and motion animation of a spherical robot on the emotion being expressed by the robot. A within-subjects experiment was conducted at the University of Tsukuba where participants were asked to rate 28 video samples of a robot interacting with a person. The robot displayed different motions with and without light animations. The results indicated that adding LED animations changes the emotional impression of the robot for valence, arousal, and dominance dimensions. Furthermore, people associated various situations according to the robot's behavior. These stimuli can be used to modulate the intensity of the emotion being expressed and enhance the interaction experience. This paper facilitates the possibility of designing more affective robots in the future, using simple feedback.
As robots are no longer just working labors in the industrial fields, but stepping into the human's daily lives, interaction and communication between human and robot is becoming essential. For this social interaction with humans, emotion generation of a robot has become necessary, which is a result of very complicated process. Concept of mood has been considered in psychology society as a factor that effects on emotion generation, which is similar to emotion but not the same. In this paper, mood factors for robot considering not only the conditions of the robot itself but also the circumstances of the robot are listed, chosen and finally considered as elements defining a 2-dimensional mood space. Moreover, architecture that combines the proposed mood model and a emotion generation module is given at the end.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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