MoveAE：使用分类变分自编码器修改情感机器人运动

我们提出一种使用神经网络修改情感机器人运动的方法。社交机器人使用手势和其他运动来表达其内部状态。然而，机器人交互能力受到主要使用有限预编程或手动动画行为的限制，这可能是重复且可预测的，使得维持持续的人-机器人交互变得困难。为解决这一问题，我们开发了一种使用神经网络修改现有情感机器人运动的方法。我们使用手工制作的运动样本和在这些样本上训练的分类变分自编码器。然后，我们的方法允许通过在网络潜在嵌入空间中使用简单算术运算来调整情感运动特征。我们展示了该方法的实现和评估，表明在潜在空间中的编辑可以修改运动的情感品质，同时在很多情况下保留可识别性和可读性。这支持神经网络作为创建和修改表达性机器人行为的可行工具。