本技術(shù)涉及智能機器人，具體而言，涉及一種仿生機器人面部動作調(diào)試方法及相關(guān)設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著人口老齡化趨勢加劇以及工業(yè)機器人技術(shù)日趨成熟完善，人們對機器人的要求也從簡單重復(fù)的機械動作提升為研制具有高度智能并可與其他智能體交互的仿生機器人，人們希望仿生機器人能夠通過控制面部表情進行真實的情況表達(dá)，來與人類進行自然的交流。

2、目前，仿生機器人的面部動作依賴于機器人臉部仿生皮膚與機器人頭部內(nèi)置的眾多微小電機的配合，通常需要驅(qū)動特定的多個微小電機一起動作，才能牽引機器人臉部仿生皮膚運動地執(zhí)行某一種面部動作。而值得注意的是，在仿生機器人量產(chǎn)過程中，因裝配工藝限制，同一款仿生機器人的不同成品在頭部電機安裝和/或臉部皮膚安裝層面都存在一定差異，導(dǎo)致同一電機驅(qū)動方案在不同成品上運行來執(zhí)行特定面部動作時，不同成品針對該特定面部動作的面部動作幅度存在明顯差異，無法向用戶展現(xiàn)出相同或相近的面部表情效果。

3、因此，為確保量產(chǎn)的眾多機器人成品可在執(zhí)行任意面部動作時具備相同或相近的面部動作幅度，通常需要在出廠前人工地針對每個機器人成品單獨調(diào)整其在不同面部動作下分別涉及的各個電機的動作幅度參數(shù)，來保證最終人工查看到的各個機器人成品的面部動作幅度可以達(dá)到一致性效果。但這種人工查看調(diào)整方案存在人工調(diào)整工作量巨大、人工調(diào)整效率低下，無法滿足機器人批量生產(chǎn)的時效需要，同時也會因人工查看機器人表情過于主觀，難以滿足機器人批量生產(chǎn)時的面部動作表現(xiàn)一致性要求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本技術(shù)的目的在于提供一種仿生機器人面部動作調(diào)試方法、機器人調(diào)試設(shè)備和可讀存儲介質(zhì)，能夠以人工精調(diào)的參考仿生機器人作為參照物，對待調(diào)試仿生機器人進行電機動作幅度自動化調(diào)整，保證參考仿生機器人與調(diào)整后的待調(diào)試仿生機器人在執(zhí)行相同面部動作時可以直接展現(xiàn)出相同或相近的面部表情效果，從而在機器人批量生產(chǎn)過程中有效降低人工調(diào)整工作量和機器人面部動作表現(xiàn)偏差，并提升機器人調(diào)整效率和機器人面部動作表現(xiàn)一致性，來滿足機器人批量生產(chǎn)時的時效要求和面部動作表現(xiàn)一致性要求。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實施例采用的技術(shù)方案如下：

3、第一方面，本技術(shù)提供一種仿生機器人面部動作調(diào)試方法，所述方法包括：

4、獲取參考仿生機器人按照期望動作指令執(zhí)行目標(biāo)面部動作的參考面部表情特征數(shù)據(jù)，并獲取待調(diào)試仿生機器人按照所述期望動作指令執(zhí)行所述目標(biāo)面部動作的實際面部表情特征數(shù)據(jù)；

5、根據(jù)所述參考面部表情特征數(shù)據(jù)和所述實際面部表情特征數(shù)據(jù)，計算所述待調(diào)試仿生機器人和所述參考仿生機器人之間的與所述目標(biāo)面部動作匹配的面部表情差異度；

6、檢測所述面部表情差異度是否滿足差異度約束條件；

7、若檢測到所述面部表情差異度不滿足所述差異度約束條件，則調(diào)整所述待調(diào)試仿生機器人中涉及所述目標(biāo)面部動作的目標(biāo)電機在所述目標(biāo)面部動作處的最大電機動作幅度，并跳轉(zhuǎn)到所述獲取待調(diào)試仿生機器人按照所述期望動作指令執(zhí)行所述目標(biāo)面部動作的實際面部表情特征數(shù)據(jù)的步驟繼續(xù)執(zhí)行；

8、若檢測到所述面部表情差異度滿足所述差異度約束條件，則將所述待調(diào)試仿生機器人中所有目標(biāo)電機各自針對所述目標(biāo)面部動作實際使用的最大電機動作幅度，作為對應(yīng)目標(biāo)電機實現(xiàn)所述目標(biāo)面部動作的期望極限動作幅度。

9、在可選的實施方式中，所述期望動作指令包括所述目標(biāo)面部動作的多種期望動作狀態(tài)權(quán)重；所述根據(jù)所述參考面部表情特征數(shù)據(jù)和所述實際面部表情特征數(shù)據(jù)，計算所述待調(diào)試仿生機器人和所述參考仿生機器人之間的與所述目標(biāo)面部動作匹配的面部表情差異度的步驟，包括：

10、根據(jù)所述參考面部表情特征數(shù)據(jù)，計算所述參考仿生機器人的與所述目標(biāo)面部動作匹配的多個第一面部表現(xiàn)量化值，其中每個第一面部表現(xiàn)量化值單獨對應(yīng)一種期望動作狀態(tài)權(quán)重；

11、根據(jù)所述實際面部表情特征數(shù)據(jù)，計算所述待調(diào)試仿生機器人的與所述目標(biāo)面部動作匹配的多個第二面部表現(xiàn)量化值，其中每個第二面部表現(xiàn)量化值單獨對應(yīng)一種期望動作狀態(tài)權(quán)重；

12、針對每種期望動作狀態(tài)權(quán)重，計算與該種期望動作狀態(tài)權(quán)重對應(yīng)的第二面部表現(xiàn)量化值和第一面部表現(xiàn)量化值之間的實際量化差值；

13、對所述多種期望動作狀態(tài)權(quán)重各自的實際量化差值進行加權(quán)求和運算，得到與所述目標(biāo)面部動作匹配的面部表情差異度。

14、在可選的實施方式中，針對所述參考面部表情特征數(shù)據(jù)和所述實際面部表情特征數(shù)據(jù)中的任意一組目標(biāo)面部表情特征數(shù)據(jù)，計算與所述目標(biāo)面部動作匹配的多個目標(biāo)面部表現(xiàn)量化值的步驟，包括：

15、從所述目標(biāo)面部表情特征數(shù)據(jù)中，提取對應(yīng)維度與所述目標(biāo)面部動作匹配的目標(biāo)維度數(shù)據(jù)；

16、針對每種期望動作狀態(tài)權(quán)重，按照與該種期望動作狀態(tài)權(quán)重對應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)分布區(qū)間，對所述目標(biāo)維度數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)篩選，得到與該種期望動作狀態(tài)權(quán)重匹配的候選維度數(shù)據(jù)；

17、在與該種期望動作狀態(tài)權(quán)重匹配的候選維度數(shù)據(jù)中，篩選出至少一組連續(xù)穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)，并對篩選出的所述至少一組連續(xù)穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)進行均值運算，得到與該種期望動作狀態(tài)權(quán)重對應(yīng)的目標(biāo)面部表現(xiàn)量化值；其中，所述目標(biāo)面部表現(xiàn)量化值為與所述參考面部表情特征數(shù)據(jù)匹配的第一面部表現(xiàn)量化值，或者所述目標(biāo)面部表現(xiàn)量化值為與所述實際面部表情特征數(shù)據(jù)匹配的第二面部表現(xiàn)量化值；每組連續(xù)穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)所涉及的數(shù)據(jù)總幀數(shù)大于預(yù)設(shè)幀數(shù)閾值，每組連續(xù)穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)中相鄰兩幀數(shù)據(jù)之間的變化量絕對值小于同一變化量閾值。

18、在可選的實施方式中，所述檢測所述面部表情差異度是否滿足差異度約束條件的步驟，包括：

19、將所述面部表情差異度的絕對值與預(yù)設(shè)差異度閾值進行比較；

20、在所述面部表情差異度的絕對值大于或等于所述預(yù)設(shè)差異度閾值的情況下，判定所述面部表情差異度不滿足所述差異度約束條件；

21、在所述面部表情差異度的絕對值小于所述預(yù)設(shè)差異度閾值的情況下，判定所述面部表情差異度滿足所述差異度約束條件。

22、在可選的實施方式中，所述方法還包括：

23、獲取針對所述目標(biāo)面部動作的多種期望動作狀態(tài)權(quán)重，并根據(jù)仿生機器人的單位動作驅(qū)動時間和動作驅(qū)動幀率，確定所述多種期望動作狀態(tài)權(quán)重各自在對應(yīng)驅(qū)動時間段內(nèi)的實際動作幀數(shù)；

24、在所述多種期望動作狀態(tài)權(quán)重中的每種期望動作狀態(tài)權(quán)重的驅(qū)動時間段前后分別預(yù)留預(yù)設(shè)動作幀數(shù)的表情復(fù)位時間段，得到所述期望動作指令；其中，所述表情復(fù)位時間段所對應(yīng)的實際動作狀態(tài)權(quán)重為0。

25、在可選的實施方式中，所述調(diào)整所述待調(diào)試仿生機器人中涉及所述目標(biāo)面部動作的目標(biāo)電機在所述目標(biāo)面部動作處的最大電機動作幅度的步驟，包括：

26、在所述待調(diào)試仿生機器人的涉及所述目標(biāo)面部動作的所有目標(biāo)電機中，選取一個目標(biāo)電機作為待調(diào)整電機；

27、檢測所述面部表情差異度是正數(shù)還是負(fù)數(shù)；

28、在檢測到所述面部表情差異度是正數(shù)的情況下，對所述待調(diào)整電機執(zhí)行所述目標(biāo)面部動作時實際使用的最大電機動作幅度進行幅度調(diào)小處理；

29、在檢測到所述面部表情差異度是負(fù)數(shù)的情況下，對所述待調(diào)整電機執(zhí)行所述目標(biāo)面部動作時實際使用的最大電機動作幅度進行幅度調(diào)大處理。

30、在可選的實施方式中，所述在所述待調(diào)試仿生機器人的涉及所述目標(biāo)面部動作的所有目標(biāo)電機中，選取一個目標(biāo)電機作為待調(diào)整電機的步驟，包括：

31、在對所述所有目標(biāo)電機的每次輪詢過程中，按照所述所有目標(biāo)電機的表情影響度降序結(jié)果，依次將各個目標(biāo)電機連續(xù)預(yù)設(shè)選取次數(shù)地作為所述待調(diào)整電機。

32、在可選的實施方式中，所述方法還包括：

33、在對所述待調(diào)試仿生機器人的與所述目標(biāo)面部動作相關(guān)的電機動作幅度調(diào)整過程中，實時檢測所述待調(diào)試仿生機器人針對所述目標(biāo)面部動作的電機調(diào)整總次數(shù)是否超過預(yù)設(shè)次數(shù)閾值；

34、在檢測到所述電機調(diào)整總次數(shù)超過預(yù)設(shè)次數(shù)閾值的情況下，直接將所述待調(diào)試仿生機器人中所有目標(biāo)電機各自針對所述目標(biāo)面部動作實際使用的最大電機動作幅度，作為對應(yīng)目標(biāo)電機實現(xiàn)所述目標(biāo)面部動作的期望極限動作幅度。

35、第二方面，本技術(shù)提供一種機器人調(diào)試設(shè)備，包括處理器和存儲器，所述存儲器存儲有能夠被所述處理器執(zhí)行的計算機程序，所述處理器可執(zhí)行所述計算機程序，以實現(xiàn)前述實施方式中任意一項所述的仿生機器人面部動作調(diào)試方法。

36、第三方面，本技術(shù)提供一種可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被計算機設(shè)備執(zhí)行時，實現(xiàn)前述實施方式中任意一項所述的仿生機器人面部動作調(diào)試方法。

37、在此情況下，本技術(shù)實施例的有益效果可以包括以下內(nèi)容：

38、本技術(shù)通過獲取參考仿生機器人按照期望動作指令執(zhí)行目標(biāo)面部動作的參考面部表情特征數(shù)據(jù)，并獲取待調(diào)試仿生機器人按照期望動作指令執(zhí)行目標(biāo)面部動作的實際面部表情特征數(shù)據(jù)，接著根據(jù)參考面部表情特征數(shù)據(jù)和實際面部表情特征數(shù)據(jù)，計算待調(diào)試仿生機器人和參考仿生機器人之間的與目標(biāo)面部動作匹配的面部表情差異度，而后檢測面部表情差異度是否滿足差異度約束條件，并在不滿足差異度約束條件時，調(diào)整待調(diào)試仿生機器人中涉及目標(biāo)面部動作的目標(biāo)電機執(zhí)行該目標(biāo)面部動作時使用的最大電機動作幅度，再跳轉(zhuǎn)到獲取待調(diào)試仿生機器人按照期望動作指令執(zhí)行目標(biāo)面部動作的實際面部表情特征數(shù)據(jù)的步驟繼續(xù)執(zhí)行，直至在對應(yīng)面部表情差異度滿足差異度約束條件時，直接將待調(diào)試仿生機器人中涉及目標(biāo)面部動作的所有目標(biāo)電機各自針對該目標(biāo)面部動作實際使用的最大電機動作幅度，作為對應(yīng)目標(biāo)電機實現(xiàn)目標(biāo)面部動作的期望極限動作幅度，從而以人工精調(diào)的參考仿生機器人作為參照物，對待調(diào)試仿生機器人進行電機動作幅度自動化調(diào)整，保證參考仿生機器人與調(diào)整后的待調(diào)試仿生機器人在執(zhí)行相同面部動作時可以直接展現(xiàn)出相同或相近的面部表情效果，以便在機器人批量生產(chǎn)過程中有效降低人工調(diào)整工作量和機器人面部動作表現(xiàn)偏差，并提升機器人調(diào)整效率和機器人面部動作表現(xiàn)一致性，來滿足機器人批量生產(chǎn)時的時效要求和面部動作表現(xiàn)一致性要求。

39、為使本技術(shù)的上述目的、特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細(xì)說明如下。