Belgische onderzoeker maakt robots minder eng
Robots worden steeds vaker ingezet voor communicatie met mensen – bijvoorbeeld in de zorg. Het kan dan erg helpen als ze er ook als mensen uitzien. Het is echter niet eenvoudig om zo’n ‘humanoïde’ robot te ontwerpen. Een van de grootste uitdagingen voor robotbouwers is dat een humanoïde robot niet griezelig is en afkeer opwekt. Gabriël Van De Velde heeft aan de Vrije Universiteit Brussel een techniek ontwikkeld waarmee mondbewegingen van robots heel precies kunnen worden afgeregeld, waardoor deze een veel menselijker indruk wekken.
De meeste mensen voelen zich onbehaaglijk bij slechte imitaties van dieren en mensen – een verschijnsel dat bekend staat als het Uncanny Valley-effect. Dit geldt nog in ernstiger mate voor humanoïde robots, omdat afwijkingen in hun bewegingen en gedrag ons onmiddellijk opvallen. Van De Velde trekt de vergelijking tussen een lijk en een zombie: een dode is al onaangenaam om te zien, maar zombies zijn nog griezeliger.
Om een humanoïde robot te bouwen die mensen zich niet onbehaaglijk laat voelen, is dus zeer precieze nabootsing van de menselijke mimiek nodig. Tot nu toe gebeurt dat veelal door de actuatoren die de lippen aansturen handmatig af te regelen. Dat duurt echter lang en is kostbaar. Alternatieve methoden maken gebruik van complexe computermodellen. Zulke modellen geven echter maar een benaderend resultaat, waardoor verdere handmatige fijnregeling noodzakelijk blijft.
Om dit probleem op te lossen, heeft Van De Velde een algoritme ontworpen dat gebruik maakt van een echte humanoïde in plaats van een computermodel. De methode gaat uit van 52 foto’s van mondvormen in een menselijk gezicht. Het algoritme brengt daar automatisch een aantal referentiepunten op aan. Deze corresponderen met een aantal punten op de lippen van de robot. Door wiskundige transformaties is het mogelijk om beide monden te vergelijken en de verschillen aan te duiden met een set pijlen. Deze pijlen geven dan aan of de touwen die de mond aansturen meer of minder moeten trekken totdat ze goed ingesteld zijn. De kalibratie van de volledige set mondvormen kost ongeveer een uur.
‘De techniek werkt en heeft veel potentieel om in toekomstige humanoïden gebruikt te worden,’ zegt Van De Velde, die verder opmerkt dat ‘de aanpak enkel getest werd voor spraakkalibratie, maar zeker ook toegepast kan worden voor emotiekalibratie.’
De meeste mensen voelen zich onbehaaglijk bij slechte imitaties van dieren en mensen – een verschijnsel dat bekend staat als het Uncanny Valley-effect. Dit geldt nog in ernstiger mate voor humanoïde robots, omdat afwijkingen in hun bewegingen en gedrag ons onmiddellijk opvallen. Van De Velde trekt de vergelijking tussen een lijk en een zombie: een dode is al onaangenaam om te zien, maar zombies zijn nog griezeliger.
Om een humanoïde robot te bouwen die mensen zich niet onbehaaglijk laat voelen, is dus zeer precieze nabootsing van de menselijke mimiek nodig. Tot nu toe gebeurt dat veelal door de actuatoren die de lippen aansturen handmatig af te regelen. Dat duurt echter lang en is kostbaar. Alternatieve methoden maken gebruik van complexe computermodellen. Zulke modellen geven echter maar een benaderend resultaat, waardoor verdere handmatige fijnregeling noodzakelijk blijft.
Om dit probleem op te lossen, heeft Van De Velde een algoritme ontworpen dat gebruik maakt van een echte humanoïde in plaats van een computermodel. De methode gaat uit van 52 foto’s van mondvormen in een menselijk gezicht. Het algoritme brengt daar automatisch een aantal referentiepunten op aan. Deze corresponderen met een aantal punten op de lippen van de robot. Door wiskundige transformaties is het mogelijk om beide monden te vergelijken en de verschillen aan te duiden met een set pijlen. Deze pijlen geven dan aan of de touwen die de mond aansturen meer of minder moeten trekken totdat ze goed ingesteld zijn. De kalibratie van de volledige set mondvormen kost ongeveer een uur.
‘De techniek werkt en heeft veel potentieel om in toekomstige humanoïden gebruikt te worden,’ zegt Van De Velde, die verder opmerkt dat ‘de aanpak enkel getest werd voor spraakkalibratie, maar zeker ook toegepast kan worden voor emotiekalibratie.’
Geen opmerkingen: