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基于分布式触觉传感器的人形机器人的全身多接触运动控制
摘要 - 为了使人形机器人能够在共有的环境中稳健地工作，多接触运动不仅在四肢（例如手脚），而且在四肢的中间区域（例如膝盖和肘部）的中间区域进行接触。我们开发了一种实现这种全身多接触运动的方法，该运动涉及人形机器人在中间区域的接触。可变形的板状分布式触觉传感器安装在机器人四肢的表面上，以测量接触力，而无需显着改变机器人体形。较早开发的多接触运动控制器（专门用于肢体接触）扩展以处理中间区域的接触，并且机器人运动通过反馈控制稳定，不仅使用力/扭矩传感器，还可以使用分布式的触觉传感器来稳定。通过对Dynamics模拟的验证，我们表明，开发的触觉反馈提高了全身多接触运动的稳定性，以防止干扰和环境错误。此外，寿命大小的人形RHP kaleido展示了全身多接触运动，例如向前走，同时通过前臂接触支撑身体，并在坐着的姿势和大腿接触中平衡姿势。
Qhali：一种用于协助心理健康治疗的人形机器人
摘要：近年来，社会辅助机器人在医疗保健环境中获得了大量认可，尤其是在患者护理和监测等任务中。本文提供了富有表现力的人形机器人Qhali的全面概述，重点是其工业设计，基本组件和在受控环境中的验证。工业设计阶段包括研究，构想，设计，制造和实施。随后，详细的机电系统系统涵盖了感应，驱动，控制，能量和软件接口。Qhali的功能包括自主执行心理健康促进和心理测试的常规。软件平台可以实现治疗师指导的干预措施，从而使机器人能够通过关节和头部运动传达情感手势，并模拟各种面部表情，以进行更多吸引人的互动。最后，在机器人完全运行的情况下，进行了初始的行为实验，以验证Qhali提供远程心理学干预措施的能力。这项初步研究的发现表明，参与者报告了他们的情感福祉的增强，以及对使用类人动物机器人进行的心理干预的积极结果。
具有人类意识的不朽仿生类人形生物机器人
将意识转移给人类的基本策略可能会在人类出生后开始，并且可以从小或个人开始，以输入最终使人形机器人成为具有指定意识的非有机仿生机器人。在将其意识转移到智能AI计算机之前，将身份分配给一个人很重要。在该交界处，他或她与基于AI -基于AI -IS的高级计算机嵌入了与个体的神经脑（神经元，轴突，树突和突触）集成在一起的计算机，以记录所有人类的运动和感知能力，甚至可能有意识的感觉或情感和情感和情感。因此，个人需要一种策略，将这些感觉表达给具有IA意识的居民智能计算机。在这里，配备IA意识的智能计算机观察并记录所有事件，因为儿童或个人
认知发展机器人技术作为人形机器人设计的新范式
研究 CDR 进一步了解人类和机器的潜力。我们希望这能激发许多研究人员——不仅仅是机器人领域的研究人员，还有其他学科的研究人员——来讨论和解决这个有争议的新范式。CDR 的关键方面是它的设计原理。现有的方法通常明确地在机器人的“大脑”中实现一个控制结构，该结构源自设计师对机器人物理的理解。根据 CDR，该结构应该反映机器人通过与环境交互而进行的自我理解过程。由于 CDR 和传统方法都可能导致类似的结果，如果我们仅从任务性能的角度来评估 CDR，CDR 似乎是不必要的。然而，我们相信 CDR 在长期内是有希望的，因为它既能产生类似人类的行为，又能作为认知理论的试验台。此外，人工智能和工程学中更传统的方法往往会在自然环境中失效，因为在自然环境中，机器人的身体
微晶体传感器有助于推动人形机器人性能的边界
Westwood Robotics的创始人兼首席执行官Zhang说：“我们在Themis人类机器人上使用3DM-CV7-AHRS传感器体验了无缝的精度配置此IMU（惯性测量单元）是轻而易举的，可确保用户友好的设置过程。与众不同的是它能够以1 kHz令人印象深刻的速度传递可靠数据，这是实时应用的关键因素。是导航复杂的动作还是迅速响应环境变化，3DM-CV7-AHRS传感器会提高我们对Themis的开发和实验的经验，从而在每种交互中提供无与伦比的准确性和响应性。”
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Khalifa科学技术大学以其最高排名而受到国际认可，是阿联酋的唯一大学，提供了全面的研究和学术课程，涉及阿联酋知识经济转变固有的战略，科学和工业挑战的全部范围。 Khalifa大学以其促进STEM领域的性别平等和多样性的努力而闻名。 大学非常关注可再生能源，航空工程，人工智能，机器人技术和健康科学等领域的前沿研究。 目标是为知识的发展做出贡献，并解决全球挑战。Khalifa科学技术大学以其最高排名而受到国际认可，是阿联酋的唯一大学，提供了全面的研究和学术课程，涉及阿联酋知识经济转变固有的战略，科学和工业挑战的全部范围。Khalifa大学以其促进STEM领域的性别平等和多样性的努力而闻名。 大学非常关注可再生能源，航空工程，人工智能，机器人技术和健康科学等领域的前沿研究。 目标是为知识的发展做出贡献，并解决全球挑战。Khalifa大学以其促进STEM领域的性别平等和多样性的努力而闻名。大学非常关注可再生能源，航空工程，人工智能，机器人技术和健康科学等领域的前沿研究。目标是为知识的发展做出贡献，并解决全球挑战。
基于图的能源杂种学习人形机器人>语音情绪识别
摘要：本文介绍了一种针对语音情感的新型基于图形的学习技术，该技术已专门针对人形机器人内的能源有效部署而定制。我们的方法论代表了可扩展图表示的融合，该图表源于图形信号处理理论的基础原理。通过研究循环或线图的利用，作为塑造强大的图形卷积网络（GCN）构造的基本成分，我们提出了一种方法，可以允许捕获语音信号之间的关系以解码复杂的情感模式和反应。我们的方法与诸如IEMOCAP和MSP -IMPROV之类的既定数据库进行了验证和基准测试。我们的模型优于稳定的GCN和普遍的深度图体系结构，证明了与ART方法论状态相符的性能水平。值得注意的是，我们的模型在显着减少了可学习参数的数量的同时，实现了这一壮举，从而提高了计算效率并加强其对资源约束环境的适用性。这种提出的基于图形的杂种学习方法用于人形机器人内的多模式情绪识别。其提供竞争性能的能力，同时简化计算复杂性和能源效率，这代表了一种新颖的情绪识别系统的新方法，可以满足各种真实世界的应用，其中人类机器人中情绪识别的精确性是一个关键的必要条件。
人们是否有可能对人形机器人产生同情心并与它们建立有意义的关系？
换句话说，情感同理心使个人能够受到他人情绪的影响，以帮助对自己的情绪和对话者的情感，这使他们能够对室友的思想和情感状态产生心理表达（Leite等，2013）。同理心是一个极具适应性和多才多艺的过程，可以在各种环境中进行社交行为。尽管可以将其视为人类的特定特征，但同情带来的亲社会行动有时可能受到外部环境的约束。Hoffman（2001）表明，对同理心的限制源于两个主要因素：同理心和人际际交往动力学之间的同理心和同理心目标之间的人际交往动力学。同理心的过度谨慎，如果遇险的迹象异常强烈；在这种情况下，移情的关注转移到了个人困扰状态。此外，观察者与移情对象之间关系的性质显着塑造了观察者采取的亲社会行为的形式。例如，与陌生人相比，人们更有可能与朋友和亲戚同情（Krebs，1970）。可以通过个人特征或情境环境来调节移情反应（De Vignemont and Singer，2006年）。
具有具身人工智能的现实人形机器人的多模态图灵测试
艾伦·图灵开发了图灵测试，作为一种方法来确定人工智能 (AI) 是否能够通过以 30% 以上的置信度回答问题来欺骗人类询问者相信它具有感知能力。然而，图灵测试关注的是自然语言处理 (NLP)，而忽略了外观、交流和运动的重要性。本文的核心理论命题：“机器可以模仿人类吗？”既涉及功能性，也涉及物质性。许多学者认为，创造一个在感知上与人类无法区分的逼真的人形机器人 (RHR) 是人类技术能力的顶峰。然而，目前还没有全面的开发框架供工程师实现更高模式的人类模仿，而且目前的评估方法还不够细致，无法检测恐怖谷 (UV) 效应的因果影响。多模态图灵测试 (MTT) 提供了这样的方法，并为在 RHR 中创建更高水平的人类相似性以增强人机交互 (HRI) 奠定了基础