一种机器人表情在线驱动方法

本发明公开了一种机器人表情在线驱动方法，所述方法包括：将表演者的面部驱动序列输入基于区域时空注意力的面部形变提取子网生成面部各个区域的时空语义表示向量；将机器人的驱动电机的驱动序列以及表演者的面部各个区域的时空语义表示向量输入面部‑电机交叉协同子网；面部‑电机交叉协同子网的输出结果输入基于B样条平滑约束的驱动序列生成子网，并基于多层LSTM和B样条平滑约束实现未来电机驱动序列的滚动生成和规整；实现基于RobotFELNet的机器人在线表情学习；本发明的优点在于：为机器人面部表情学习提供更为精确的目标驱动数据，最终使得机器人学习的面部表情更为逼真。

《一种机器人表情在线驱动方法》是一发明专利，专利号为 2022106737800，当前法律状态为已下证，由安庆师范大学提出申请，发明人为黄忠;刘娟;郭玉祥;张丹妮;王颖;陶孟元，申请日期为2022-06-15，公开（公告）日期为2025-06-06，国际专利分类号（IPC）为 B25J 11/00 (2006.01)，所属技术领域包括：机器人、面部表情学习、仿生人形机器人、具身智能与人机交互、陪伴机器人、影视娱乐、数字人/虚拟偶像、机器人面部模组与精密驱动系统。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种机器人表情在线驱动方法，所述方法包括：将表演者的面部驱动序列输入基于区域时空注意力的面部形变提取子网生成面部各个区域的时空语义表示向量；将机器人的驱动电机的驱动序列以及表演者的面部各个区域的时空语义表示向量输入面部‑电机交叉协同子网；面部‑电机交叉协同子网的输出结果输入基于B样条平滑约束的驱动序列生成子网，并基于多层LSTM和B样条平滑约束实现未来电机驱动序列的滚动生成和规整；实现基于RobotFELNet的机器人在线表情学习；本发明的优点在于：为机器人面部表情学习提供更为精确的目标驱动数据，最终使得机器人学习的面部表情更为逼真。

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