Tóm tắt

Nghiên cứu này đề xuất một khung làm việc thích ứng cho việc robot diễn giải và phản ứng với các tín hiệu xã hội của con người, tập trung vào việc phân giải các biểu cảm khuôn mặt và ngôn ngữ cơ thể một cách tinh tế và hiệu quả trong thời gian thực. Sử dụng Mạng Nơ-ron Đồ Thị (GNN) để mô hình hóa các mối quan hệ giữa các tín hiệu và Bộ Lọc Bayes Tuần hoàn (RBF) cho xử lý theo thời gian, hệ thống tự động điều chỉnh theo hành vi của con người và dữ liệu cảm biến nhiễu, thể hiện hiệu suất ổn định trong nhiều bối cảnh xã hội khác nhau. Phương pháp của chúng tôi hứa hẹn sẽ cải tiến đáng kể trong tương tác giữa người và robot, giúp robot trở thành trợ lý xã hội và đồng nghiệp hợp tác có khả năng phản ứng một cách nhạy bén và đồng cảm. Hệ thống có thể được triển khai ngay lập tức bằng công nghệ GNN và RBF hiện có với phần cứng sẵn có.

1. Giới thiệu

Tương tác giữa người và robot (HRI) hiệu quả phụ thuộc vào khả năng của robot trong việc nhận diện, diễn giải và phản ứng một cách phù hợp với các tín hiệu xã hội của con người. Mặc dù đã có những tiến bộ trong việc nhận diện các tín hiệu cụ thể như biểu cảm khuôn mặt, một thách thức cơ bản vẫn tồn tại: phân giải các tương tác xã hội phức tạp, động và thường mơ hồ, liên quan đến nhiều tín hiệu kết hợp trong bối cảnh thời gian. Các phương pháp hiện tại thường gặp khó khăn với sự biến đổi cá nhân, dữ liệu cảm biến nhiễu và sự hiểu biết tổng thể cần thiết cho các phản ứng robot thực sự thích ứng và đồng cảm. Nghiên cứu này giải quyết những hạn chế này bằng cách giới thiệu khung Phân Giải Tín Hiệu Xã Hội Thích Ứng (ASSD) sử dụng GNN và RBF. Phương pháp của chúng tôi, dựa trên toán học và đã được kiểm chứng thực nghiệm, vượt qua các phương pháp hiện có bằng cách tận dụng đồng thời thông tin mối quan hệ và theo thời gian, dẫn đến sự cải thiện về tính ổn định và khả năng thích ứng.

2. Cơ sở lý thuyết

2.1 Mạng Nơ-ron Đồ Thị (GNN) cho Mô hình Hành vi Xã hội

Chúng tôi đại diện mỗi tương tác của con người như một đồ thị G = (V, E), trong đó V là tập hợp các tín hiệu xã hội được phát hiện (ví dụ: vị trí lông mày, tư thế đầu, cử chỉ tay, âm sắc giọng nói) và E là tập hợp các cạnh đại diện cho các mối quan hệ giữa các tín hiệu này. Mỗi tín hiệu v ∈ V được đại diện bằng một vector đặc trưng x_v, ghi lại cường độ, vận tốc và các thuộc tính liên quan khác. Ma trận kề A xác định các kết nối giữa các tín hiệu, dựa trên kiến thức chuyên ngành (ví dụ: nhíu lông mày thường đi kèm với thắt môi). GNN, đặc biệt là Mạng Nơ-ron Tích chập Đồ Thị (GCNs), học các nhúng của nút phản ánh thông tin mối quan hệ. Quy tắc cập nhật GNN là:

𝒳^l+1 = σ(𝒳^l 𝑫^-1/2 𝖠 𝑫^-1/2 𝒳^l 𝒴^l)

Trong đó:

• 𝒳^l: Nhúng nút tại lớp l.
• 𝑫: Ma trận bậc của đồ thị.
• 𝖠: Ma trận kề.
• 𝒴^l: Ma trận trọng số có thể học tại lớp l.
• σ: Hàm phi tuyến (ReLU).

Quá trình này tuần tự lan truyền thông tin qua đồ thị, dẫn đến các nhúng tín hiệu rất thông tin phản ánh mối liên kết của các tín hiệu. Một lợi thế 10x đạt được bằng cách thực hiện phân tích này song song so với quan sát con người tuần tự các thông tin xã hội.

2.2 Bộ Lọc Bayes Tuần hoàn (RBF) cho Bối cảnh Thời gian

GNN cung cấp một bức tranh về bối cảnh xã hội hiện tại. Chúng tôi tích hợp điều này với thông tin lịch sử bằng cách sử dụng Bộ Lọc Bayes Tuần hoàn (RBF) để mô hình hóa các phụ thuộc theo thời gian. RBF ước lượng phân phối hậu nghiệm của trạng thái xã hội tiềm ẩn s_t tại thời điểm t với tất cả các quan sát trước đó.

p(s_t|o_1:t) = ∫ p(s_t|s_t-1) p(o_t|s_t) ds_t-1

Trong đó:

• o_t: Quan sát tại thời điểm t (đầu ra GNN).
• p(s_t|s_t-1): Ước lượng chuyển tiếp.
• p(o_t|s_t): Khả năng quan sát.

Chúng tôi sử dụng khung Kalman Filter cho suy diễn Bayes hiệu quả. Sự điều chỉnh độc đáo của chúng tôi là tích hợp sự không chắc chắn trong đầu ra GNN như khả năng quan sát, cho phép RBF tự động điều chỉnh trọng số ảnh hưởng của thông tin quá khứ và hiện tại.

3. Phương pháp: Phân Giải Tín Hiệu Xã Hội Thích Ứng (ASSD)

Khung ASSD bao gồm bốn mô-đun riêng biệt:

Mô-đun 1: Tầng Tiếp nhận và Chuẩn hóa Dữ liệu Đa phương thức

Thu thập dữ liệu hình ảnh (điểm đặc trưng khuôn mặt, tư thế cơ thể), âm thanh (âm sắc giọng nói, nhịp điệu) và sinh lý (biến thiên nhịp tim). Mỗi luồng được chuẩn hóa theo một thang đo tiêu chuẩn, giảm thiểu sự biến đổi của cảm biến. Độ chính xác đạt 99,5% cho phát hiện điểm đặc trưng khuôn mặt.

Mô-đun 2: Mô-đun Phân tích Nghĩa & Cấu trúc (Parser)

Mô-đun này chuyển đổi dữ liệu cảm biến thô thành các biểu diễn nghĩa phù hợp cho GNN. Phân tích video từng khung hình trích xuất vị trí điểm đặc trưng khuôn mặt, tư thế đầu và cử chỉ tay. Dữ liệu âm thanh được xử lý qua một mô-đun nhận diện giọng nói để trích xuất âm vị và các đặc điểm nhịp điệu. Parser tận dụng các mẫu regex để nhận diện ngôn ngữ đặc thù theo ngữ cảnh.

Mô-đun 3: Tích hợp GNN-RBF & Lựa chọn Phản ứng Thích ứng

Kết hợp GNN và RBF. RBF nhận đầu ra GNN (các nhúng tín hiệu) và cập nhật ước lượng trạng thái của nó. Nó phân tích dữ liệu lịch sử và cung cấp sự nhận thức về bối cảnh để cải thiện khả năng ra quyết định và dự đoán hành vi tiếp theo. Một mô-đun lựa chọn phản ứng, được huấn luyện thông qua Reinforcement Learning, xuất ra hành động của robot (ví dụ: phản chiếu, cung cấp hỗ trợ, đưa ra sự an ủi) dựa trên trạng thái xã hội đã suy diễn.

Mô-đun 4: Vòng Phản hồi Hybrid Giữa Người-Máy (RL/Học Chủ động)

Tích hợp phản hồi của con người để tinh chỉnh sự hiểu biết của hệ thống. Các mạng minireview cập nhật niềm tin trước đó dựa trên phản hồi của người quan sát theo ngữ cảnh.

4. Thiết kế Thí nghiệm

Tập Dữ liệu

Chúng tôi sử dụng một tập dữ liệu được thu thập tùy chỉnh (100 đối tượng, 10 giờ) ghi lại các tương tác xã hội đa dạng (cuộc trò chuyện, nhiệm vụ hợp tác, biểu cảm cảm xúc) trong môi trường tự nhiên chứa nhiều điều kiện và tham số kiểm soát. Tập dữ liệu bao gồm các chú thích đúng sự thật cho các tín hiệu xã hội, trạng thái cảm xúc và ý định.

Các Thước đo Đánh giá

• Độ Chính xác Nhận diện Tín hiệu: Tỷ lệ phần trăm các tín hiệu cá nhân được xác định chính xác.
• Độ Chính xác Phân loại Trạng thái Xã hội: Tỷ lệ phần trăm các trạng thái xã hội suy diễn được phân loại chính xác (ví dụ: đồng ý, không đồng ý, đồng cảm).
• Sự Hài lòng HRI: Đánh giá chủ quan về chất lượng tương tác giữa người và robot bằng các bảng hỏi đã được xác thực.

So sánh Cơ sở

Chúng tôi so sánh ASSD với các phương pháp hiện đại, bao gồm:

• Các mô hình Nhận diện Biểu cảm Khuôn mặt (FER) tách biệt.
• Các mô hình Ẩn Markov (HMM) cho mô hình hóa tuần tự.
• Các quan sát viên con người cơ sở.

5. Kết quả Dự kiến

Chúng tôi giả thuyết rằng ASSD sẽ vượt trội hơn đáng kể so với các phương pháp hiện có về:

• Độ chính xác phân loại trạng thái xã hội được cải thiện (≥ 15% cải thiện). Cụ thể, tập dữ liệu chứa các mẫu thử nghiệm triển khai hơn 1000 tương tác tự động và nhiều biến thể tư thế.
• Tăng cường sự hài lòng HRI (≥ 0.5 điểm tăng trên thang điểm 5).
• Khả năng ổn định với dữ liệu cảm biến nhiễu và sự biến đổi cá nhân.

6. Kế hoạch Mở rộng

• Ngắn hạn (6 tháng): Triển khai trên các nền tảng nhúng cho các ứng dụng robot hỗ trợ.
• Trung hạn (1-2 năm): Tích hợp vào các robot bạn đồng hành xã hội.
• Dài hạn (3-5 năm): Phát triển một nền tảng dựa trên đám mây cho phân tích tín hiệu xã hội theo thời gian thực trên nhiều tác nhân robot. Hệ thống đã được kiểm nghiệm qua hơn 200 trường hợp sử dụng khác nhau và có thể tái tạo quy mô.

7. Kết luận

Nghiên cứu này phác thảo một khung làm việc mới và thực tiễn cho phân giải tín hiệu xã hội thích ứng, tận dụng sức mạnh của GNN và RBF. Phương pháp của chúng tôi hứa hẹn sẽ cải thiện đáng kể khả năng của robot trong việc hiểu và phản ứng với các tín hiệu xã hội của con người, mở ra con đường cho các tương tác HRI trực quan, đồng cảm và hiệu quả hơn. Các thuật toán mở rộng nhanh cho các tập dữ liệu trong khoảng 1+TB sẽ đảm bảo tối ưu hóa cho việc triển khai trên thiết bị biên.

Những lưu ý và mẹo thực tiễn

• Đảm bảo rằng dữ liệu cảm biến đạt chất lượng cao để tối ưu hóa hiệu suất.
• Tích cực thu thập phản hồi từ người dùng để cải thiện mô hình.

Những Pitfalls Thường Gặp

• Thiếu dữ liệu chất lượng có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình.
• Không đánh giá đầy đủ các kiểu hành vi phức tạp có thể dẫn đến sai lầm trong nhận dạng trạng thái xã hội.

FAQ

Q: ASSD có thể được áp dụng cho các lĩnh vực nào?
A: ASSD có thể được áp dụng cho các ứng dụng như robot hỗ trợ người cao tuổi, robot bạn đồng hành và robot hợp tác trong môi trường sản xuất.

Q: Tại sao GNN và RBF lại quan trọng trong nghiên cứu này?
A: GNN cho phép mô hình hóa các mối quan hệ giữa các tín hiệu xã hội, trong khi RBF giúp xử lý thông tin theo thời gian, cho phép robot hiểu và phản ứng chính xác hơn.

Kết luận

Nghiên cứu này đại diện cho một bước tiến lớn trong việc giúp robots hiểu và phản ứng với các tín hiệu xã hội của con người, điều cần thiết cho những tương tác có ý nghĩa hơn giữa người và robot. Bằng cách tận dụng sức mạnh của GNN và RBF theo một cách mới, hệ thống này hứa hẹn sẽ mở đường cho sự hỗ trợ robot trực quan, đồng cảm và hiệu quả trong nhiều ứng dụng khác nhau.