仿人机器人“拼图”

仿人机器人，指的是具有躯干、头和四肢，外观和动作与人类相似的机器人。仿人机器人（下文简称“机器人”）的研究，不仅涉及复杂的控制系统和先进的仪器设备，还与仿生科技息息相关。

人类通过两只眼睛的视角获取物体的深度信息。与之类似，机器人的双目摄像头可通过三角测量原理，计算出物体的距离和三维形状。一些先进的视觉系统，甚至能像人眼一样，自动调节焦距，清晰地捕捉不同距离的物体。 

视觉系统的摄像头，其像素密度和分布模拟了人眼视网膜的特性。为适应不同的光照环境，该系统还配备了类似人眼瞳孔的自动光圈系统。它能够根据光线的强弱，自动调节进光量，确保在强光与弱光环境下，都能获得清晰的图像。

视觉识别

通过学习大量标注好的图像数据，机器人能够像人类一样，准确地区分不同的工具，如扳手、螺丝刀，以及生活用品，如杯子、书本等。 

除物体识别外，机器人还可借助人工智能技术进行场景理解。例如，在家庭场景中，它能够判断自身所处的空间是厨房、卧室还是客厅，并理解每个区域的含义。这一过程涉及对图像中多个物体的空间关系、语义信息等进行综合分析。

在社交或安防等场景里，算法能辅助机器人提取人脸的特征向量，将其与存储在数据库中的已知人脸特征进行对比，从而识别出特定人物。

（图源《知识就是力量》杂志）

人耳通过耳廓收集声音，并将其传导到内耳。而机器人通常采用麦克风阵列来收集声音信号。通过处理多个麦克风采集到的声音，分析声音抵达不同麦克风之间的时间差和强度差，从而实现声源定位。 

在声音处理方面，机器人的听觉系统会模拟人耳的听觉频率范围，通常可感知频率在20～20000赫兹之间。同时，它还会对收集到的声音进行预处理，以便更好地识别语音和其他声音信号。 

听觉感知 

人工智能技术驱动的语音识别系统，帮助机器人理解人类的语音指令。通过声学模型和语言模型，机器人能够将接收到的声音信号转换为文字。甚至在面对不同口音、语速以及环境噪声的情况下，机器人也能准确识别语音，听懂用户发出的简单指令。 

除语音外，机器人还能识别其他声音事件。例如，通过对环境声音进行特征提取和分类，它可以区分敲门声、电话铃声、警报声等。这有助于机器人更好地适应环境，并做出相应反应。

机器人面部通常安装多个小型驱动器，如微型电机或气动驱动器，以此模拟人类面部肌肉的收缩和舒张。例如，嘴角部分的驱动器向上拉动，同时牵动脸颊部分的驱动器，使脸颊微微隆起，这一过程与人类微笑时的肌肉运动极为相似。

为使表情更加自然，机器人需精确控制每个驱动器的运动幅度和速度。借助预先编程的表情模式，或依据情感识别系统反馈的信息，机器人能够驱动面部驱动器，呈现出喜怒哀乐等各种表情。

（图源千库网）

情感认知与交互

机器人可利用情感识别模型，分析人类的语音语调、面部表情、肢体语言等多模态信息，从而判断人类的情绪状态，如高兴、愤怒、悲伤等，并据此调整应答策略。此外，通过情感生成模型，机器人还能依据交互的情境和目标，生成相应的情感表达，增强人机交互的亲和力。