「論文文獻」Expressing and interpreting emotional movements in social games with robots

Expressing and interpreting emotional movements in social games with robots
Emilia I. Barakova &Tino Lourens
Personal and Ubiquitous Computing Volume 14 Issue 5, July 2010 Springer-Verlag London, UK

此論文為了具體呈現了遊戲應用的3維的動作認知與模擬，他們需要發展一個複雜的介面，企圖了解人體運動所展現出來的肌肉的運動知覺以及情感，模仿動作在機器人或其他感覺運動功能設備中。在遊戲的部分是為了改善兒童的社會交往技能，因為情緒行為的形式取決於機器人的具體化，遊戲中描述的設計為例的遊戲平台是用於自閉症兒童的訓練。

• 遊戲的行為是兒童的身體、社會和情感發展的表達方式，他們認為當一個人無法及時回應對方時，很難形成積極產生人際關係互動，而兒童就是透過遊戲的方式來展現自己。他們目的為希望在設計機器人玩具時可以擁有較高的自主能力，可以表達情感的行為以及了解其他媒介物的情感表達，認為機器人能夠使用在遊戲的計畫方案有：1. 機器人懂得人類玩家的情緒狀態，並且可以適當方式回應。2. 機器人模仿，可以增強或抵銷一個人的情緒狀態。3. 社會信任的機器人（具體化的特性，挑起社會的互動)。4. 機器人的運動/情感意識的基礎上，不斷有適應互動產生。

• 根據專家的意見，此論文的作者所知模型運動，和一些簡單的實驗發現Time可以尋找動作的加速度特徵。weight的特點是加速度和速度的組合。flow需要所有三個組成部分的價值做以評估。

運動的動態特性和拉班的運動質量之間的關係。

4種基本情緒轉化勁因素

• 分析與模擬情感運動的架構所採取的步驟為下：
  1.描述動作讓一個簡單的信號 （速度、加速度和變異）在拉邦-勁的因素之間做出雙向改造動態的特性 。 
  2.學習拉邦─勁的影響因素與基本情感的之間的信賴性。
  3.預測動作作為一個互動的因素。

透過攝影機錄製受測者的揮手動作，得知動作特性與情緒的關聯(圖1)(圖2)。

1. 高興的揮舞模式提供了一個比較高的頻率。
2. 憤怒的揮舞則顯現出巨大的加速度
3. 傷心揮舞演示了一個低加速度的形式，頻率較低，比起其他三種情感所顯示的頻率還要低。
4. 禮貌的招手是具有高頻率和規律性，使用最少能量的一個動作。

圖1

圖2

遊戲部分利用圓盤與機器人，透過老師說故事，老師可利用不同的故事將提起機器人動作行為的情緒，讓自閉症兒童(2個以上)站在圓盤上選擇圓盤上的箭頭情緒，當圓盤往某個箭頭傾斜時，將會觸發機器人的情感動作，目的在於行為情感的整合了解(圖3)，加深自閉症兒童的社會交流與情感學習。

圖3

結論
使用遊戲的架構，不同層次的機器人能力，能夠分析人類玩家的情感層次，進而表達我們的社會情感行為或是採取互動的社會交流。
從現有的研究，採用拉班動作分析，選擇不同分析與精心設計的圖像處理技術的實際運動的特質。使用手勢的信號進行解讀，可以提高捕捉動作的特性，省略不必要的資訊，進而設計情感和社會行為。
另外，選擇簡單的動作去做感性動作的辨識，否則攝影機容易把憤怒與快樂的情感給搞混在一起(圖4)，因為快樂與憤怒都是高強度行為。

快樂與憤怒的數值的辨識率偏低

感想


此論文提到利用機器人去模仿人類的行為，可以增強或抵銷一個人的情緒狀態，就想起之前看了幾篇利用機器人模仿來治療自閉症兒童的論文，模仿的確容易影響人類，而且也能吸引自閉症兒童的的注意而產生社會交流行為，針對他所設計的遊戲部分，他以互助合作的方式讓機器人產生情感的動作，刺激自閉症兒童進而訓練他們社交行為，這與之前所看的論文有所不同，因為此篇論文不是一對一治療，而是一對多!因為重點是在於它是將拉邦動作轉成情感動作做為分析，因此對於遊戲部分有無讓自閉症兒童改善社交行為，這點倒是要保持保守態度，因為自閉症兒童真的會聽老師所講的故事而跟同伴一起站到相同的箭頭嗎?總覺的好像較適合症狀較輕微的自閉症兒童所使用。