人工情绪势场路径规划算法制造技术

人工情绪势场路径规划算法涉及移动服务机器人的路径规划应用领域，规划出的路径能够考虑到养老服务机器人服务过程中用户的真实体验与情绪感受问题。本发明专利技术提出一种基于数学模型的算法，这个算法能够解决特定情境下移动服务机器人路径规划无法照顾用户情绪的问题，规划出的路径在用户情绪体验上比其他方法更具有优势。本发明专利技术包括以下步骤：步骤一：设计人机交互实验获取距离情绪模型；步骤二：建立人工情绪势场模型；获取机器人在t

【技术实现步骤摘要】
人工情绪势场路径规划算法


[0001]本专利技术涉及移动服务机器人的路径规划应用领域，规划出的路径能够考虑到养老服务机器人服务过程中用户的真实体验与情绪感受问题。

技术介绍

[0002]在老龄人口增多，养老护理人员短缺，医疗服务资源供应不足的背景下，随着人工智能技术与服务机器人技术的不断发展，使用服务型机器人代替人类对老人进行照顾成为一个必然趋势。现有的移动服务机器人，例如智能轮椅，只能够完成简单的护送工作，工作模式呆板且机械，用户使用起来的感受像对待货物一样被服务，完全缺乏基本的互动与交流，更不具备对用户情绪状态的感知与处理。因此，加强移动服务机器人对用户情绪和心理的感知功能变得越来越重要，研究有一种能基于用户情绪状态的路径规划方法非常有意义。
[0003]移动机器人导航系统的核心是路径规划算法，现有的路径规划算法着重于对移动机器人在更复杂的环境下的规划与适应能力的提升与强化。
[0004]人工势场法(Artificial potential field，APF)是一种将计算机技术与物理原理相结合的优秀算法，最早是Khatib在1994年提出。详见文献Khatib O.Real
‑
time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots[C]//Proceedings.1985IEEE International Conference on Robotics and Automation.IEEE,1985,2:500r/>‑
505.
[0005]人工势场法在早期的应用主要是解决机械臂的避障问题，随后越来越多地被应用在各种路径规划问题中。在该算法中，给路径规划中要到达的目标点加入了一个整体环境都存在的虚拟引力场，给环境中所有的障碍物周围添加了一定范围的虚拟斥力场。移动机器人在环境中运动时，会受到环境存在的目标点引力场和各种障碍物斥力场的综合影响，机器人运动方向为受这两种力场的相互作用而产生的合力场的影响下的梯度方向。当机器人与目标点越近时，其受引力场的影响作用越来越大，并最终到达目标点。
[0006]针对服务机器人这一类别中需要载人完成服务任务的移动机器人来说，用户接受服务过程中的服务体验与情绪感受同样重要。在障碍物与目标点情绪距离模型的基础之上，通过改进人工势场法，本专利技术提出人工情绪势场路径规划算法(Artificial emotional potential field，AEPF)，解决人工势场法规划出的路径无法照顾用户情绪的缺陷。
[0007]用户情绪状态(效价，唤醒)的表达是基于1980年Russell提出的二维效价
‑
唤醒情绪模型。该模型将情绪划分为两个维度，分别为效价维度(Valance)和唤醒维度(Arousal)。效价维度的负半轴表示消极情绪，正半轴表示积极情绪。唤醒维度的负半轴表示平缓的情绪，正半轴表示强烈的情绪。详细请参考Russell J A.A circumplex model of affect[J].Journal of personality and social psychology,1980,39(6):1161.为了使用(v
t
,a
t
)表示用户的情绪状态并将用户的情绪状态进行数量化，我们使用了一种基于二维效价唤醒模型设计的SAM自我评估量表进行数量化，该模型将效价与唤醒分别使用数字1～9进
行表达，每种情绪状态都可以使用(效价，唤醒)数值对进行表示。详见文献Bradley M M,Lang P J.Measuring emotion:the self
‑
assessment manikin and the semantic differential[J].Journal of behavior therapy and experimental psychiatry,1994,25(1):49
‑
59。

技术实现思路

[0008]针对上述问题，本专利技术提出一种基于数学模型的算法，这个算法能够解决特定情境下移动服务机器人路径规划无法照顾用户情绪的问题，规划出的路径在用户情绪体验上比其他方法更具有优势。
[0009]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案，本专利技术包括以下步骤：
[0010]步骤一：设计人机交互实验获取距离情绪模型；
[0011]步骤二：建立人工情绪势场模型；获取机器人在t
‑
1时刻位置与人情绪状态(效价、唤醒)，以及机器人在t时刻位置与用户情绪状态(效价、唤醒)；
[0012]步骤三：机器人路径规划流程；设定机器人运动步长l，步长l取值大于0小于起点到目标点的欧式距离，步长影响机器人每次前进的距离；在t时刻机器人朝向合力F
t
的方向前进一个步长l。
[0013]作为一种优选方案，本专利技术所述步骤一，以沉浸式虚拟现实情绪诱发平台为基础，搭建一个交互式、沉浸式的3D场景，以单一外界因素下诱发受试者情绪的方式进行实验；沉浸式虚拟现实情绪诱发平台包括头戴式VR显示设备和带有串口通信功能的智能轮椅，头戴式VR显示设备的显示内容使用Unity3D集成游戏开发引擎进行场景的动态可视化；实验过程中，受试者佩戴VR眼镜，智能轮椅搭载乘客到达终点；
[0014]结合二维效价
‑
唤醒情绪模型，在诱发受试者情绪的同时，获取受试者在该单一外界情绪影响因素影响下的SAM自我评估量表结果；以距离为变量进行实验，获取到在不同距离时人情绪状态受障碍物影响的规律以及在不同距离时人情绪状态受目标点影响的规律；障碍物距离实验的实验变量是控制智能轮椅与障碍物最近距离d
obs
的变化，对实验结果进行曲线拟合后得到障碍物距离情绪模型：
[0015][0016][0017]目标点距离实验的实验变量是控制智能轮椅与目标点直线距离d
goal
的变化，对实验结果进行曲线拟合后得到目标点距离情绪模型：
[0018]v
goal
＝6.65
‑
0.98 ln d
goal
[0019]a
goal
＝4.01
‑
1.55 ln d
goal
。
[0020]作为另一种优选方案，本专利技术所述步骤二中，机器人的位置信息是机器人当前所处的物理位置坐标，使用在二维平面上的(x
t
,y
t
)坐标表示；
[0021]在t
‑
1时刻，机器人搭载用户从x
t
‑1运动到x
t
，机器人与障碍物的距离从d
obs,t
‑1变化为d
obs,t
，用户的情绪状态中效价从v
t
‑1变化到v
t
；
[0022]定义障碍物周围本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.人工情绪势场路径规划算法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：设计人机交互实验获取距离情绪模型；步骤二：建立人工情绪势场模型；获取机器人在t
‑
1时刻位置与人情绪状态(效价、唤醒)，以及机器人在t时刻位置与用户情绪状态(效价、唤醒)；步骤三：机器人路径规划流程；设定机器人运动步长l，步长l取值大于0小于起点到目标点的欧式距离，步长影响机器人每次前进的距离；在t时刻机器人朝向合力F
t
的方向前进一个步长l。2.根据权利要求1所述人工情绪势场路径规划算法，其特征在于所述步骤一，以沉浸式虚拟现实情绪诱发平台为基础，搭建一个交互式、沉浸式的3D场景，以单一外界因素下诱发受试者情绪的方式进行实验；沉浸式虚拟现实情绪诱发平台包括头戴式VR显示设备和带有串口通信功能的智能轮椅，头戴式VR显示设备的显示内容使用Unity3D集成游戏开发引擎进行场景的动态可视化；实验过程中，受试者佩戴VR眼镜，智能轮椅搭载乘客到达终点；结合二维效价
‑
唤醒情绪模型，在诱发受试者情绪的同时，获取受试者在该单一外界情绪影响因素影响下的SAM自我评估量表结果；以距离为变量进行实验，获取到在不同距离时人情绪状态受障碍物影响的规律以及在不同距离时人情绪状态受目标点影响的规律；障碍物距离实验的实验变量是控制智能轮椅与障碍物最近距离d
obs
的变化，对实验结果进行曲线拟合后得到障碍物距离情绪模型：距离情绪模型：目标点距离实验的实验变量是控制智能轮椅与目标点直线距离d
goal
的变化，对实验结果进行曲线拟合后得到目标点距离情绪模型：v
goal
＝6.65
‑
0.98lnd
goal
a
goal
＝4.01
‑
1.55lnd
goal
。3.根据权利要求1所述人工情绪势场路径规划算法，其特征在于所述步骤二中，机器人的位置信息是机器人当前所处的物理位置坐标，使用在二维平面上的(x
t
,y

【专利技术属性】
技术研发人员：孙柏青，戚震，李勇，张秋豪，杨俊友，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：