类人机器人三大研究领域的新突破
作者:bluedomb   文章来源: 中国科技信息网    更新时间:2006年05月14日   打印此文    浏览数:

2 用人类发音方式说话

  WasedaTalker(简称WT)是东京大学设计的新型机器人,从名字可以看出,它会说话。或许你会奇怪,现在很多机器中都装有电子合成语音装置,它们会说话不足为奇。但是拥有先进录音技术的日本科学家,并没有使用合成技术让机器人说话,他们的机器人能在气流的作用下模仿人类说话。

  现在,WT已发展到了第五代。

  WT-5的发声原理是,在动力装置的驱动下,振动膜强迫空气从两个一模一样的塑料罐中向上通过人造声道,到达舌头,最后从嘴和鼻孔中穿出。与此同时,WT-5的嘴能随着嘴唇的张开、关闭、变宽和前伸等各种动作进行弯曲,发出5个日文的元音“a/i/u/e/o”,声音的音质处于人类发音和声音合成器的中间水平。该机器人还能唱出“da/di/du/de/do”,让人联想起小学老师在阅读课上朗诵的情景。

  该机器人的设计者马萨科·洪达,是一位计算机科学家,同时对生物力学也非常感兴趣。他想通过制造能主动说话的机器人,更好地理解人类在说话时大脑所发生的变化,用来帮助那些语言障碍的人,也可以创造出帮助发音训练和语言学习的工具。

  马萨科·洪达的真正目的还没有实现,但这台机器人已经引起了许多语音研究人员的极大兴趣,他们希望利用马萨科·洪达的技术,制造出会说话的狗或猴子当玩具卖。但WT-5不只是玩具,它代表了建立能够用更加自然的方式与人交流的机器人的一种趋势。

  虽然机器人喋喋不休时有点令人讨厌,但它可以带来许多其他的应用。洪达认为,这项研究成果可用于生产新型手机,这种手机能储存通话者的声音,并将这些数据传到另一端的声音合成器上,从而减少通话所需的带宽。这项研究还能产生更好的控制人工声带的方法,以方便那些不能说话的人使用人工声带。更重要的是,研究人员可以通过这些研究,去发现人脑是如何控制各种发音器官活动的。虽然科学家已经知道当人们想要表达思想时,中枢神经会接受到信号,但却不清楚,大脑活动的各个步骤,即大脑中不同的电路是如何协调工作产生语言的,而只有用人工方式重建大脑线路和语音装置后,这些奥秘才会最终被人类识破。

  要了解WT-5如何掌握说话的本领,需要先回顾一下人类的发音过程。

  首先,我们的肺部将气流向气管上推并通过声带,当声带收紧时,气流引起声带的振动从而发出声音,这是浊辅音“d”“b”“v”如何发声的,而当我们发清辅音“t”“p”“f”或小声说话时,声带会放松,只要将气流从嘴里送出来即可。当然整个发音过程嘴唇和舌头等也在不断改变形状,以发出不同大小的声音。

  WT-5完全通过一个机械系统来模仿人类语言产生的物理过程,这是以前的研究人员没有涉及的方法,洪达也通过这项研究产生了一套独一无二的理论。

  1998年,洪达联合一些工程师、医生和声学专家组成一个研究小组,决定合作建立一种机械语音合成器。通过对人类发音器官进行核磁成像扫描,并以扫描出的图像作为参考,研究人员构建了一个会说话的脑袋,脑袋上装有人造声带、舌头、牙齿、嘴唇和鼻孔,这些不同的发音器官都能做出不同程度的活动。舌头是用柔软的合成橡胶做成的,因此柔软性和灵活性最好。将杆子、弹簧和电线与各个发音器官连接起来,通过电动装置和曲柄装置对这些杆子、弹簧和电线进行操控,使发音器官活动起来。研究小组对每一个发音器官进行调整,直到机器人能发出可识别的声音。但这种声音还是非常不自然,原因是机器人的嘴唇变宽并上下移动时,不能同时向前伸展。而且声带是用橡胶板做成的,电动装置能让这些声带拉紧或放松,因此发出的声音也就忽高忽低。

  这种设计现在还过于简单,不能与人类丰富的发音相比。但是多年来,研究人员一直在通过重新设计更加灵活的上颚、舌头和嘴唇,来改进机器人的发音器官。他们还引进了一种控制声带的新方法,将机器人内装上两台制动装置,更好地控制声带拉紧和放松的过程。这些设计使得该机器人发出的元音更加自然,并且能够将“s”和“m”的发音加入指令系统。2004年,WT已经能够发出日本语音中的全部50个音节了。

  研究人员还设计了一套声音分析系统,能够让WT模仿人类说出几个单词。机器人通过模仿人们说话,就能不断学习新单词。声音分析系统将人们说的单词分解成不同的声学组合,像停顿、声量和音调特性等,通过分析机器人的发音方式与人类发声的不同,调整对嘴唇、舌头和声带的控制,从而使机器人的发音逐渐与人类的发音方式接近。

  现在各国科学家在竞相研究能自己学习新单词的机器人,但这恐怕还需要10年的艰苦奋斗,才能达到目标。

3 获得一双灵活的人类之手

  穿着白色太空服,宇航员正在集中精力用带着手套的手抓紧杆子,并通过轻轻弯曲杆子将其牢牢地固定在一个大型铝制框架上,铝制框架可能会在未来的某一天,支持太阳能板为空间站或月球居住地供电。这个重要的工作要求精确细致的移动和很大的力气,但是宇航员出色地完成了任务。这个“宇航员”并不是人,而是机器人———“太空机器人”。

  太空机器人是目前地球上手最巧的机器人(图7),它的上半身看起来就是人,有头、身躯、两个多关节的手臂和被精确控制的五个手指的双手。它能够带着高压手套模仿宇航员的操作,未来它还会帮助完成太空飞行任务甚至独自在太空遨游,它还将被送进轨道帮助清理国际空间站,或者帮助人类在火星上建造第一个人类居住地。

  去年春天,美国宇航局发起了一项人类—机器人技术项目的新计划,目的是开发出能用双手完成有益工作的智能机器人。机器人专家将其称为“自主移动操作”,它是当今最热门的研究领域之一。研究人员计划在20年内,设计出一个具有6岁儿童动手能力的机器人。

  如果你想修理哈勃望远镜或帮助人类完成日常事物,自主移动操作的能力非常重要,也就是说,机器人能到人类因健康、成本或仅仅懒惰等原因无法去的地方完成一些使命。

  但是长期以来,科学家对机器人灵活性方面的研究过于集中在航行和行走等方面,这样的结果是,机器人虽然能很好地四处行走,却不能有所作为。现在,由于传感器、制动装置和计算能力等方面的突飞猛进,情况已经得到大大改善。最近研究出的控制系统,能使机器人更准确地感受周围环境、增强制动技能并且更自然地与其他物体进行接触。

  机器人难以获得灵活操作的技能的原因是,第一,灵活操作要求快速活动和准确反馈,以便机器人的大脑能够准确控制手指的位置和抓住物体的力度。传统的机器人移动很慢,而且每个关节随时被精确控制,适用于流水线作业,但不能满足机器人在现实生活中遭遇种种难以预料的情况下的生活。第二,不同的物体需要不同的抓举。当你端起茶杯、开动汽车和翻读书页时,手指的运动非常不同;而对于机器人来说,很难处理这些不同情况,要么将处理各种物体的情况编程输进机器人,要么机器人自己会根据所见所感,学会调整自己的抓举能力。

  现在的机器人对周围世界已经敏感得多了。比如,太空机器人的手臂上装有150个传感器,这些传感器不仅能探测到关节的位置,还能感触到身体的力量、压力和紧张程度以及热流和其他变化,然后,主板上的计算机会分析传感器感受到的信号,并向电动装置发送命令。

  举例说,当机器人的手触摸到一个物体时,它会感觉到这种接触并调整自己的手指,以适应所接触物体的形状。使用这种方法,太空机器人已经掌握了许多惊人的本领,它能用两个镊子夹起一个小螺钉;它能抓住扶手并系紧绳子和链条,像宇航员一样保护太空行走的安全线;它还能用手工工具开关舱门。

  但是问题并没有真正得到解决。现在,太空机器人仍然需要用遥控器对其进行控制,以命令机器人完成遥控者的意图,并通过机器人获得图像等资料。大多数情况下,遥控器相当于机器人的眼睛和大脑,少数情况下人类只控制机器人手的活动,而让机器人独立完成其他活动。这种机器人对简单或重复性的活动适用,但太空作业中,往返月球的声频耽搁几秒钟,在火星上就已经过去了40多分钟了,遥控器不再适用,而自主行动的机器人才能更好地完成任务。

  为了让机器人获得自主能力,关键是升级它们的“大脑”。美国宇航局联合4大高校,分别攻克控制太空机器人不同行为的软件,从而教会它使用工具、跟踪空间站的物体,识别现实环境中人们的声音和手势,所有这些都不再需要遥控器的指挥。其中,麻省工学院研究的“迪斯特”机器人(图8)最为成功。

  迪斯特能够通过玩耍学会操作不同的物体。当研究人员将一个矩形砖和圆柱形罐子依次放在它前面的桌上时,它能够看见,并伸出三个手指的大手捡起砖再放回去,然后到罐子面前,伸出手调整自己,用合适的方式抓住罐子。迪斯特的头上装着摄像头,还有两个1米长的粗臂以及双手。虽然身体的大部分与传统机器人没有什么不同,但关键点在于,迪斯特拥有特别的硬件———拥有学习能力的“婴儿大脑”。

  在设计的时候,迪斯特能够通过积累现实生活中的经验而不断学习进步。在每一步操作中,它能考虑如何移动自己的手并伸向物体,还会考虑抓的力度是否够大,它不再想“我能抓住这个东西吗”,而是在想“我怎样才能储存所掌握的知识并在今后应用”。

  迪斯特通常会在看见一个新东西时先感受大小和形状,然后把它与以前操作过的物体进行比较,运用统计学推理,作出新的伸手和抓举的决定。迪斯特能像售货员一样,将各种不同形状的塑料瓶装进纸袋里。另外,迪斯特还能利用归纳总结的方法学习处理新情况,比如,在学会用双手抓住苹果后,迪斯特会想到用同样的方法靠双臂来抓住较大的沙滩球。

  研究人员的最终目的是让机器人完成6岁儿童能做的任何事,迪斯特已经开始为人类实现这个梦想。现在,机器人还需要向6岁儿童学习的“十大功夫”包括:系鞋带、叠床被、清理桌上的盘子、翻书页、键盘上打字、用筷子、堆积木、给钢笔套笔套、用钥匙开锁、捡起地上的硬币。虽然很简单,这却是科学家未来的研究方向。


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