图 AU-FEDS框架

　　近年来，类人机器人在接待、教育、陪伴、护理以及心理疾病诊疗等社会各个领域的应用日益广泛。为增强人机互动的情感交流能力，使类人机器人能够更加真实地感知和表达情感，机器人面部表情生成方法和技术在学术界和工业界受到重点关注。

　　在国家自然科学基金项目（批准号：62276090）以及江苏省前沿引领基础创新项目等资助下，河海大学刘小峰教授团队突破传统机器人面部表情生成方法过于依赖硬件设计和手动编码策略，生成的表情类型和多样性有限的瓶颈，提出了一种基于面部动作单元（AUs）的表情生成模型，称为AU-FEDS。该模型通过弱监督学习实现连续域内的面部表情生成，避免了身份信息的干扰。实验结果表明，该模型在保证生成的面部表情细腻自然的同时，可大幅提高机器人的情感互动效果。该项成果以“解锁仿人机器人中的类人面部表情：一种动作单元驱动的面部表情解耦合成新方法（Unlocking Human-Like Facial Expressions in Humanoid Robots: A Novel Approach for Action Unit Driven Facial Expression Disentangled Synthesis）”为题发表在机器人学领域国际顶级期刊《IEEE机器人汇刊（IEEE Transactions on Robotics）》上。同时，该团队关于“高级老年服务机器人：环境感知，柔顺控制，意图识别及研究挑战（State-of-the-Art Elderly Service Robot: Environmental Perception, Compliance Control, Intention Recognition, and Research Challenges）”的综述工作被选为《IEEE系统、人与控制论杂志（IEEE Systems, Man, and Cybernetics Magazine）》的封面论文，该工作系统阐述了老年服务型机器人在环境感知系统、柔顺控制学习方法，多模态信号融合与处理技术的研究现状以及研究挑战。

　　河海大学刘小峰教授团队面向发展情智兼备机器人国家重大需求，长期聚焦智能机器人在复杂场景中的情感表达和决策问题，在基于AUs的表情生成、多自由度面部运动控制和情感人机互动等关键领域取得了进展。近年来，团队在《IEEE机器人汇刊（IEEE Transactions on Robotics）》《IEEE人机系统汇刊（IEEE Transactions on Human Machine Systems）》《信息融合（Information Fusion）》《IEEE认知和发展系统汇刊（IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems）》等重要学术期刊上发表科研论文100余篇。在智能机器人情感交互系统、基于AUs的表情生成模型、情感机器人老年陪护等项目的相关成果已应用于教育、医疗辅助等民生领域。