机器人的感知与感觉

　　机器人与MEMS行业紧密相连，因为所有能想到的MEMS传感器，都在机器人身上得到体现，促进机器人智能化的发展。让我们来看看几个主要的技术实现状态。

　　语音是机器人最基本的要求，从最初的故事机、点读笔到功能逐渐丰富的云机器人，市面上也有许多在售的语音互动机器人，如语兜机器人、乐视推出的乐小宝、儿童教育机器人小优、国外的COGNI-TOYS等，其核心价值都是通过语音架构，实现和小孩的互动交流。

　　语音通过麦克风获取，然后提取和保存用户的声音特征，通过终端和云端的配合，对于一些简单的语音，终端直接可以实现。但是，对于复杂的语音，机器人一般都会将语音发送到云端进行识别，然后再返回终端，这时你可能会感觉到明显的交流停顿。

　　另外，云端光能理解语言文字还远远不够，必须进一步理解其中的语意，让机器人大脑真正懂得用户的语意。因此，机器人通过语意的理解掌握用户的需求，而用户的反馈又可以验证语意的理解是否准确，从而逐渐培养机器人的智力智商。因为语言非常丰富，所以语意的理解也会千变万化，需要经过长时间的语句和说话方式积累，通过大量的数据堆积来分析语意。同时，还需要有感情识别，在用户声调变高、语速变快时候，能够理解用户正处在生气的状态。现阶段真正完全依赖语音控制的应用还比较少。另外，在复杂的环境中，声音本身的辨识度也会下降，语音识别也将更加困难。

　　在家庭中，机器人最好能够记住每一个家庭成员的样子，识别用户的表情，甚至识别手势动作，陌生人入侵等。因此，视觉同样是必不可少的功能。这就是人脸识别。通过人脸识别找到人脸部的特征点，机器人还可以进一步达到识别感情的效果，例如：眼睑的动作、下巴往上还是往下、嘴型怎么样等，就可以知道这个表情背后的含义。此外，还有手势识别和动作识别，都可以通过摄像头捕获，使机器人更加智能化。

　　触觉系统将让机器人更加智能

　　“无论是人脸识别、手势识别，还是动作识别，其实本质就是图像处理和理解。”朱晓明表示，机器人的芯片解决方案架构可以从优化目前手机芯片中CPUGPU的架构入手，根据CPU做指定识别、数据处理和操作系统，GPU可以处理大量的图像信息的分工，重新优化架构从而提高效率。

　　另外，触碰感知可以让机器人和人的互动变得简单，“逗一下，或者给机器人挠痒，或者拍一下打招呼，机器人都能感觉到，并且做出正确的反馈。如果加上人工皮肤的真实质感，或者能对外部表面质地和物理性能做到全面感知，这样的机器人触觉系统将让他们更加无所不能。”

　　社交陪伴型机器人的研发设计最主要考虑的两个因素，一是功能目标需要明确，即机器人主要是满足用户什么需求;其二是云端的开发，也就是认知，是机器人能否越来越聪明，能否帮助用户解决生活问题的关键。

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