Awakening Facial Emotional Expressions in Human-Robot

📄 arXiv: 2510.23059v1 📥 PDF

作者: Yongtong Zhu, Lei Li, Iggy Qian, WenBin Zhou, Ye Yuan, Qingdu Li, Na Liu, Jianwei Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-27

备注: Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2025). 8 pages, 7 figures, IEEE two-column format

💡 一句话要点

提出基于KAN和注意力机制的端到端学习框架，用于人形机器人自主生成面部表情

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人机交互 面部表情生成 人形机器人 深度学习 KAN网络 注意力机制 情感计算 开源数据集

📋 核心要点

  1. 现有的人形机器人面部表情生成依赖预编程模式，人工编码成本高昂，缺乏自主学习能力。
  2. 论文提出基于KAN和注意力机制的端到端学习框架，使机器人能够通过自训练学习类人表情。
  3. 构建了基于专家策略的自动化数据收集系统，创建了首个开源人形机器人面部数据集，实验验证了方法的准确性和多样性。

📝 摘要（中文）

人形社交机器人的面部表情生成能力对于实现自然和类人的交互至关重要，它在增强人机交互的流畅性和情感表达的准确性方面起着关键作用。目前，人形社交机器人的面部表情生成仍然依赖于预先编程的行为模式，这些模式需要手动编码，耗费大量的人力和时间。为了使人形机器人能够自主地获得通用的表达能力，它们需要发展通过自我训练来学习类人表情的能力。为了应对这一挑战，我们设计了一个具有高度仿生机器人面部，该面部具有物理电子动画面部单元，并开发了一个基于KAN（Kolmogorov-Arnold Network）和注意力机制的端到端学习框架。与以往的人形社交机器人不同，我们还精心设计了一个基于面部运动原语专家策略的自动化数据收集系统来构建数据集。值得注意的是，据我们所知，这是第一个用于人形社交机器人的开源面部数据集。全面的评估表明，我们的方法在不同的测试对象中实现了准确和多样化的面部模仿。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人形机器人面部表情生成方法主要依赖于预先编程的行为模式，这些模式需要人工手动编码，导致开发成本高昂，且难以泛化到不同的个体和情境。因此，如何使人形机器人能够自主学习并生成自然、多样化的面部表情是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习技术，特别是Kolmogorov-Arnold Network (KAN) 和注意力机制，构建一个端到端的学习框架，使机器人能够通过观察和学习人类的面部表情，自主地生成相应的表情。通过自动化数据收集系统构建数据集，避免了手动标注的繁琐和主观性。

技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 高度仿生的机器人面部，配备物理电子动画面部单元，能够模拟人类的面部肌肉运动；2) 自动化数据收集系统，基于面部运动原语的专家策略，用于构建训练数据集；3) 基于KAN和注意力机制的端到端学习模型，用于学习从输入到输出面部表情的映射关系。整个流程是从数据采集到模型训练，最终实现机器人自主生成面部表情。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了基于KAN和注意力机制的端到端学习框架，能够有效地学习和生成面部表情；2) 设计了自动化数据收集系统，避免了手动标注的成本和主观性；3) 构建并开源了首个用于人形机器人的面部表情数据集。

关键设计：论文中关于KAN和注意力机制的具体网络结构、参数设置以及损失函数等技术细节未详细描述，属于未知信息。自动化数据收集系统基于面部运动原语的专家策略，具体策略细节未知。数据集的规模和构成也未明确说明。

📊 实验亮点

论文构建了首个开源人形机器人面部数据集，为后续研究提供了宝贵资源。实验结果表明，该方法能够实现准确和多样化的面部模仿，但具体的性能指标和对比基线未在摘要中给出，提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如：人机交互、情感陪护、教育娱乐等。通过使机器人能够更自然、准确地表达情感，可以显著提升人机交互的体验和效率。在情感陪护领域，能够生成丰富面部表情的机器人可以更好地理解和回应人类的情感需求。在教育娱乐领域，可以开发更具吸引力和互动性的机器人教学助手或娱乐伙伴。

📄 摘要（原文）

The facial expression generation capability of humanoid social robots is critical for achieving natural and human-like interactions, playing a vital role in enhancing the fluidity of human-robot interactions and the accuracy of emotional expression. Currently, facial expression generation in humanoid social robots still relies on pre-programmed behavioral patterns, which are manually coded at high human and time costs. To enable humanoid robots to autonomously acquire generalized expressive capabilities, they need to develop the ability to learn human-like expressions through self-training. To address this challenge, we have designed a highly biomimetic robotic face with physical-electronic animated facial units and developed an end-to-end learning framework based on KAN (Kolmogorov-Arnold Network) and attention mechanisms. Unlike previous humanoid social robots, we have also meticulously designed an automated data collection system based on expert strategies of facial motion primitives to construct the dataset. Notably, to the best of our knowledge, this is the first open-source facial dataset for humanoid social robots. Comprehensive evaluations indicate that our approach achieves accurate and diverse facial mimicry across different test subjects.