本发明涉及机器人通信技术领域，尤其涉及一种基于养老机器人的情绪自适应系统。
背景技术：
我国老龄化问题严重，“空巢老人”的心里健康问题尤其引人关注。在2010年第六次人口普查时，空巢老人已达到31.77%，并且在空巢老人中存在问题的比例达到60%。因此，对于子女不在身边陪伴的老人，以何种手段对其进行精神陪护，避免其心理疾病的发送，成为当前迫切需要解决的问题。
为了解决上述问题，近年来人们提出利用机器人代替人对老人进行精神陪伴，目前市面上已有一些能够与人进行互动的机器人产品。但是，机器人若要真正达到对老人进行情感陪护的功能要求，更好的融入其生活，首先要充分理解老人的意图，了解其心理变化，针对不同老人的特点和需求进行不同类型的交互。很多研究表明，人的生理信息、面部表情、语音语调、手势动作等各种方式都可以不同程度的反应情绪和心理变化。
中国发明专利（公开号：cn105082150b）公开了一种基于老人情绪及意图识别的机器人人机交互方法，其利用呼吸、心率、皮电等人体生物信息和面部表情识别相结合进行老人情绪识别，利用压力、光电、温度等多种物理传感器信息识别老人意图，根据老人情绪和意图识别的结果进行智能控制决策，控制机器人相应的执行机构完成肢体动作和语音交互。应用本发明提供的基于老人情绪及意图识别的机器人人机交互方法，可以使机器人更加充分地理解老人的意图，了解其心理变化，满足对老人进行情感陪护的功能要求，更好的融入老人、儿童等使用者的生活。
然而，因老人特殊的生理、心理和性格特征，老人大多会存在敏感、多疑、易激动甚至偏执的性格特点，采用上述技术方案时，当机器人识别到老人当前状态比较忧伤，通过智能决策实现人机交互时，可能存在老人不领情或者老人需要安静的情形下，会对机器人进行表情、言语或肢体上的拒绝，这种情况下的安慰可能会起到适得其反的作用，不能真正达到对老人进行情感陪护的功能要求，更好的融入老人生活。
技术实现要素：
本发明意在提供一种基于养老机器人的情绪自适应系统，以解决机器人不能真正达到对老人进行情感陪护的功能需求。
本发明提供基础方案是：基于养老机器人的情绪自适应系统，包括：
情绪采集模块，情绪采集模块用于采集老人情绪特征；
信号处理模块，信号处理模块用于对情绪特征信号进行信号处理；
情绪识别模块，情绪识别模块用于情绪特征识别，通过提取情绪特征的特征信号，特征优化、选择后进行融合，根据最优特征组合对老人的情绪状态进行识别，结合用户记录、习惯，判断老人当前情绪状态，并根据识别出的情绪状态确定情绪安慰策略；
决策输出模块，决策输出模块用于输出决策控制信号；
决策反馈模块，决策反馈模块用于采集老人对情绪安慰策略反馈的情绪特征，并识别该特征；
所述情绪采集模块还用于采集老人对情绪安慰策略反馈的情绪特征，所述情绪识别模块还用于根据决策反馈模块采集的反馈的情绪特征进行策略调整并记录存储。
基础方案的工作原理：
本发明所述情绪特征是指人自发性的表现出的喜怒哀乐的情绪状态。通过情绪采集模块对老人情绪特征进行实时采集，经信号处理模块对采集的信号进行降噪、放大及模数转换处理后并传送至情绪识别模块进行情绪特征识别，通过提取情绪特征的特征信号，特征优化、选择后进行融合，根据最优特征组合对老人的情绪状态进行识别，结合用户记录、习惯，判断老人当前情绪状态：当识别到老人当前状态有异样，如识别到生气、悲伤、哭泣、发呆等不开心的状态时，根据识别出的情绪状态信息确定情绪安慰策略，并转换成相应的决策控制信号发送给决策输出模块，决策输出模块接收到决策控制信号执行相应动作，同时控制决策反馈模块采集老人接收到情绪安慰策略时的情绪特征反馈并进行特征识别，情绪识别模块根据决策反馈模块反馈的老人反应进行情绪策略调整，并对安慰成功的情绪特征及对应的情绪策略进行存储，便于以后调取使用。
基础方案的有益效果是：本方案采用决策反馈模块采集老人接收到情绪安慰后的反应，并根据反馈结果及时调整情绪安慰策略，适合情绪变化比较大，性格难以掌控的老人们，能更加准确的推测老人意图，针对老人的实际情况进行贴心的情绪安慰，大大提升了老人体验，真正达到了对老人进行情感陪护的功能要求。
进一步，情绪采集模块包括：
人脸采集模块，人脸采集模块用于采集老人人脸图像信号；
语音采集模块，语音采集模块用于采集老人语音信号；
动作捕捉模块，行为采集模块用于采集老人的行为特征信号。
有益效果：通过人脸采集、语音采集模块和动作捕捉模块相结合，可快速准确的识别出老人情绪特征，如为轻松、高兴、悲伤、愤怒等，提高了情绪识别的准确性，从而可选择正确的情绪安慰策略对老人进行安慰。
进一步，情绪反馈模块还包括击打感应模块，击打感应模块设于机器人身上，击打感应模块用于感应是否被击打。有益效果：对于有些情绪难以捉摸、多疑的老人，当接收到情绪安慰后，可能存在不领情或者老人需要安静的情形下，对机器人进行肢体上的拒绝，比如：老人用手打或者脚踢机器人，采用击打感应模块可检测出机器人是否被老人击打，从而根据检测结果对情绪安慰策略进行相应调整。
进一步，击打感应模块包括若干击打传感器，所述击打传感器设于机器人的手臂外侧、腿部外侧、正面、背面、脸部及头部。有益效果：通常人们击打的部位主要集中在头部、脸部及身体的外围，在这些部位设置击打传感器，可准确的确定出被击打部位，进而根据被击打部位对情绪安慰策略进行相应调整。如当击打头部时，头部击打传感器感应到被击打，当情绪识别模块接收到头部被击打的信号后，可控制机器人手臂摸着被击打的头部对老人进行撒娇：人家头好疼啊！虽然老人性格比较善变、多疑，但一般老人都非常有爱心，喜欢小孩，如果遇到撒娇的孩子还是会展现出慈祥友爱的一面。
进一步，决策输出模块还包括：
语音输出模块，语音输出模块用于输出语音信号，实现人机交互；
动作控制模块，动作控制模块用于控制机器人实现肢体动作。
有益效果：语音输出模块可对老人进行语言上面的安慰，动作控制模块可对老人进行肢体上面的安慰，让老人感受到真正的情感陪护，也可以在识别不出老人的情绪特征时进行问询。
进一步，情绪安慰策略包括音乐策略、笑话策略、动作策略、聊天策略、倾听陪伴策略。
有益效果：根据不同老人的性格特点，情绪安慰策略可以选择舒缓人情绪的音乐、让人开怀大笑的笑话、舞蹈及一些搞笑的模仿和倾听陪伴、安抚的话语等，增加了系统的可适应性。
附图说明
图1为本发明基于养老机器人的情绪自适应系统实施例的原理框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：
说明书附图中的附图标记包括：情绪采集模块1、人脸采集模块11、语音采集模12、动作捕捉13、信号处理模块2、情绪识别模块3、决策输出模块4、语音输出模块41、动作控制模块42、决策反馈模块5、击打感应模块51。
基于养老机器人的情绪自适应系统实施例基本如图1所示：
包括：
情绪采集模块1，情绪采集模块1用于采集老人情绪特征，情绪采集模块1包括用于采集老人人脸图像信号人脸采集模块11，用于采集老人语音信号语音采集模12块和用于采集老人的行为特征信号的动作捕捉13模块。通过人脸采集模块11、语音采集模12块和动作捕捉13模块相结合，可快速准确的识别出老人情绪特征，如为轻松、高兴、悲伤、愤怒等，提高了情绪识别的准确性，从而可选择正确的情绪安慰策略对老人进行安慰。
信号处理模块2，信号处理模块2用于对情绪特征信号进行信号处理；
其中，通过采集老人的语音、动作、表情和环境信息，可快速准确的识别出老人的情绪特征，提高了识别的准确性；其中，情绪采集模块1具体包括的器件为：用于采集图像信息的ccd（电荷耦合器件）照相机；用于判断人体状态的三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计；用于采集语音信号的话筒；用于接触由物理动作，如用户的“打击”或“轻拍”造成的压力接触传感器以及其它各种传感器，如触低传感器、姿势传感器、距离传感器等；通过dsp系列信号处理芯片对上述采集的信号降噪、放大及模数转换处理后进行特征提取，从而识别出老人的情绪。
情绪识别模块3，情绪识别模块3用于情绪特征识别，判断老人当前情绪状态，并根据识别出的情绪状态确定情绪安慰策略；
本实施例的情绪特征识别方法：处理器提取情绪特征的特征信号，并进行特征优化选择后进行融合，所述特征优化是采用基于svm的贪婪算法或遗传算法或递归特征选择对特征进行优化；根据最优特征组合对老人的情绪状态进行学习识别，并对情绪的类别和强度进行精确分级，学习识别是采用人工神经网络或贝叶斯线性分类器或支持向量机作为集成学习的学习器，结合用户记录、习惯，判断出老人当前的情绪及所处情景，如“烦恼”、“急躁”、“检测到跌倒”、“检测到自己被击打”、“听见声音”、“检测到运动的对向”和“检测到障碍物”等。
根据识别出的情绪状态确定情绪安慰策略，情绪安慰策略包括音乐策略、笑话策略、动作策略、聊天策略、倾听陪伴策略，通过不同老人的性格特点，情绪安慰策略可以选择舒缓人情绪的音乐、让人开怀大笑的笑话、舞蹈及一些搞笑的模仿和倾听陪伴、安抚的话语等，增加了系统的可适应性。
其中，情绪特征识别模块可做成低功耗的asic智能集成芯片，这样可以简化并加快信号处理及分析过程，实现信号的实时在线分析，降低产品的研究和应用成本，使得该技术便于推广和使用。信息预处理及特征提取和识别技术以大量可靠的前沿研究成果作为指导，以适用于不同的人群和环境。
决策输出模块4，决策输出模块4用于输出决策控制信号；其中决策输出模块4包括用于输出语音信号，实现人机交互的语音输出模块41和用于控制机器人实现肢体动作的动作控制模块42。
其中，语音输出模块41可对老人进行语言上面的安慰，动作控制模块42可对老人进行肢体上面的安慰，让老人感受到真正的情感陪护，也可以在识别不出老人的情绪特征时进行问询；语音输出模块41采用扬声器并搭载型号为e702t的音频输出模块，达到输出语音信号的效果。
动作控制模块42包括控制肢体动作的若干步进电机，各个步进电机对应控制机器人的机械手、机械臂、机械腿和机械头，从而实现握手、拥抱、走路、摇头、跳舞和模仿动物的动作。
语音输出模块41实现对老人语言上面的安慰，动作控制模块42对老人进行肢体上面的安慰，让老人感受到真正的情感陪护。
决策反馈模块5，决策反馈模块5用于采集老人对情绪安慰策略反馈的情绪特征，并识别特征；
所述情绪采集模块1还用于采集老人对情绪安慰策略反馈的情绪特征，所述情绪识别模块3还用于根据决策反馈模块5采集的反馈的情绪特征进行策略调整并记录存储。
通过情绪采集模块1对老人情绪特征进行实时采集，并传送至情绪识别模块3进行情绪特征识别，判断老人当前情绪状态：当识别到老人当前状态有异样，如识别到生气、悲伤、哭泣、发呆等不开心的状态时，则将情绪状态信息发送给情绪识别模块3，情绪识别模块3根据接收到的情绪状态信息确定情绪安慰策略，并转换成相应的决策控制信号发送给决策输出模块4，决策输出模块4接收到决策控制信号执行相应动作，同时控制决策反馈模块5采集老人接收到情绪安慰策略时的情绪特征反馈并进行特征识别，情绪识别模块3根据决策反馈模块5反馈的老人反应进行情绪策略调整，并对安慰成功的情绪特征及对应的情绪策略进行存储，便于以后调取使用。
情绪反馈模块还包括击打感应模块51，击打感应模块51设于机器人身上，击打感应模块51用于感应是否被击打，对于有些情绪难以捉摸、多疑的老人，当接收到情绪安慰后，可能存在不领情或者老人需要安静的情形下，对机器人进行肢体上的拒绝，比如：老人用手打或者脚踢机器人，采用击打感应模块51可检测出是否被老人击打，从而根据检测结果对情绪安慰策略进行相应调整。
击打感应模块51包括若干击打传感器，所述击打传感器设于机器人的手臂外侧、腿部外侧、正面、背面、脸部及头部，通常人们对于击打的部位主要集中在头部、脸部及身体的外围，在这些部位设置击打传感器，可准确的确定出被击打部位，进而根据被击打部位对情绪安慰策略进行相应调整。如当击打头部时，头部击打传感器感应带被击打，当情绪识别模块3接收到头部被击打的信号后，可控制机器人手臂摸着被击打的头部对老人进行撒娇：人家头好疼啊！虽然老人性格比较善变、多疑，但一般老人都非常有爱心，喜欢小孩，如果遇到撒娇的孩子还是会展现出慈祥友爱的一面。
使用时，通过情绪采集模块1对老人情绪特征进行实时采集，并传送至情绪识别模块32进行情绪特征识别，其中人脸采集模块11检测人脸图像信号，通过检测人脸图像信号，识别出脸部表情变化，如皱眉一般表示悲伤、脸部紧绷且眉毛上挑表示生气；语音采集模12块采集老人语音信号，通过语音信号识别出人当时的情绪信，如叹气声“哎……”表示悲伤或心中有事，呼吸急促且声音较大并伴随着抱怨、指责或谩骂的词语时表示生气；通过行为采集模块采集老人的行为特征信号，通过行为特征信号识别出老人的当前的情绪状态，如“拍桌子”表示生气、暴怒，“托腮”表示可能是忧伤。
通过三种情绪特征结合，确定老人当前判断老人当前情绪状态：当识别出老人皱眉、叹气声、托腮时，则判断老人当前情绪状态为悲伤或郁闷，则将悲伤或郁闷情绪状态信息发送给情绪识别模块3，情绪识别模块3根据接收到的悲伤或郁闷情绪状态信息确定情绪安慰策略为笑话策略和动作策略，并转换成相应的决策控制信号发送给决策输出模块4，决策输出模块4接收到决策控制信号执行相应动作，语音输出模块41开始讲笑话，同时结合搞笑的动作对老人进行情绪安慰。
同时控制决策反馈模块5采集老人接收到情绪安慰策略反馈的情绪特征，并进行特征识别，人脸采集模块11、语音采集模12块和动作捕捉13模块采集情绪特征，击打感应模块51感应机器人是否被击打：
当识别出当前的情绪特征为开心或老人情绪有所好转时，情绪识别模块3对安慰成功的情绪特征信号及对应的情绪策略进行存储，便于记录老人的性格特点，方便后续调取使用。
当识别出当前的情绪特征为表情、语音或动作决绝，如“不耐烦的表情”、直接说“不”和“摆手”，情绪识别模块3根据决策反馈模块5反馈的老人反应进行情绪策略调整，如选择陪伴策略，同时控制决策反馈模块5再次采集老人接收到情绪安慰策略反馈的情绪特征和行为特征并进行特征识别，从而了解老人的性格特点，提供适合老人的情绪安慰模式。
当头部的击打传感器感应到击打信号时，同时识别出当前的情绪特征变得暴躁，情绪识别模块3根据决策反馈模块5反馈的老人反应及时进行情绪策略调整，如可选择动作策略：摸着头说一些撒娇的话选择，同时控制决策反馈模块5再次采集老人接收到情绪安慰策略反馈的情绪特征和行为特征并进行特征识别，从而了解老人的性格特点，提供适合老人的情绪安慰模式。
情绪识别模块3根据决策反馈模块5反馈的老人反应进行情绪策略调整，并对安慰成功的特征信号及对应的情绪策略进行存储，便于以后调取使用。
本实施例采用决策反馈模块5对采集老人接收到情绪安慰后的反应，并控制系统及时进行策略调整，适合情绪变化比较大，性格难以掌控的老人，能更加准确的推测老人意图，针对老人的实际情况进行贴心的情绪安慰，大大提升了老人体验，真正达到了对老人进行情感陪护的功能要求。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。