12月23日，日本大阪大学发布了一项令人兴奋的研究成果，该校领导的研究小组成功开发出一种全新的动态面部表情合成技术。这项技术旨在帮助人形机器人更真实、自然地表达情感状态，如兴奋、困倦等。该技术的突破性进展不仅可能解决机器人与人类互动中的“恐怖谷”现象，还能极大提升情感交流型机器人在人机沟通中的应用价值。

　　“恐怖谷”是一个由日本机器人专家森昌弘于1970年提出的理论，指的是当机器人外观与人类相似度过高时，可能引发人类的不适和反感。根据该理论，当机器人与人类的外貌差异几乎微不足道时，这些微小的差异却会引发人类的极大反应，表现为恐惧或不安，从而产生一种令人不适的“恐怖谷”效应。因此，如何让机器人在外形和表情上更自然、贴近人类情感，成为了长期以来困扰机器人工程师和研究者的一大挑战。

　　目前，大多数人形机器人使用的是一种被称为“拼凑法”的面部表情生成技术。传统的拼凑法依赖于预设的动作场景库，机器人根据这些场景切换不同的面部表情。但这一方法在实际应用中面临诸多问题，尤其是在面部动作过渡过程中，容易产生不自然或生硬的表情变化，这使得机器人表达的情感显得僵硬且缺乏真实感。

　　而大阪大学研究小组的最新突破，则采用了一种“波形运动”的方法来解决这一难题。该技术将面部表情拆解为多个独立的面部动作波，如眨眼、打哈欠等，这些动作波以波形的形式被传递到机器人面部的相应区域，并实时叠加形成复杂的面部表情。通过这一方式，机器人能够更自然地展示各种面部表情，而无需依赖复杂的预设动作数据和过渡过程。

　　此外，利用这一技术，机器人能够根据其内部状态的变化，自动调整面部波形，从而实现实时的情感反应。例如，当机器人感受到环境中的变化，或根据任务的不同需要，它能够立刻通过面部表情的变化来表达自己的情感状态。这种灵活性使得机器人在情感交流方面具备了更强的适应性和表现力。

关键词：大阪大学

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