张潜禾

有时候你很生气，面部表情向其他人传达了情绪。根据人类的这种表现，马里兰大学的研究人员开发了一种称为ProxEmo的算法，该算法使一个轮式机器人能够实时分析用户的步态，并猜测用户的感受。根据感知到的情绪，机器人可以选择其路线来与人互动。

这似乎是一个小的功能进步，但是我们可以想象，有一天，当机器掌握人类足够复杂的情绪，甚至可能会读懂一个悲伤的人走路的方式，就可以帮助他们。

马里兰大学机器人与AI研究人员贝拉表示，基于这种考虑他们协助开发了ProxEmo。这款情绪智能机器人将其動作基于感知到的情绪做出判断，虽然它无法真正读取任何人的内心状态。

为了构建此系统，机器人研究人员从人类实验开始。他们让一群人看着其他人走路，并问他们一系列有关他们认为步行者的情绪状态的问题。当然，该练习在很大程度上是主观的。但是研究人员从观察人类的人们那里获取了这些数据，然后将其与每个人步态的数据相关联。

机器人学习人类走路的步态，分析情感，包括高兴，悲哀，生气，正常等等

为了理解步态，机器人需要客观的数据，而不是主观的判断。因此，研究人员使用了算法来分析人们行走的视频，每个人的图像都被覆盖着16个关节（包括脖子、肩膀和膝盖）的骨骼。

研究人员获得了新的ProxEmo算法，他们将其装入装有黄色摄像头的可爱的黄色小四轮机器人（Jackal，来自机器人公司Clearpath）。当机器人滚动时，摄像机注视着经过的行人，而ProxEmo用16个关节的骨骼覆盖每个机型，骨骼是步态的客观测量，该算法已学会与某些情绪相关联。这样，ProxEmo可以猜测用户的情绪状态，并做出避让。

不过，棘手的一点是，机器人接受了从实验室环境中行走的人提取的数据训练，但缺乏现实世界中的数据。为了使机器人在现实世界中减少失误，研究人员必须以“噪声”的形式引入一点混乱。“添加噪声不会改变情感，但是我们添加了不同种类的噪声，然后训练系统。”贝拉说。

有一天，ProxEmo可能会与另一套读取面部线索的系统配对，从而建立更加复杂的情商。如果我们希望机器人在我们中间行走和滚动而不伤及人或自己，那么它们必须在获取这些细微差别方面变得越来越好。

当机器人正面接近人类时，它需要在前面留出很多空间，而在侧面经过时根据人类的情绪判断，则需要留出更多的空间避让。就好像你看见一个醉鬼走来，会选择正面相向还是侧身躲过呢？