一种基于姿态关系特征的机器人舞蹈生成方法.pdf

基于姿态关系特征的机器人舞蹈生成方法是一种利用深度学习技术，特别是门控循环单元（GRU）网络，来学习音乐与机器人舞蹈动作之间关系的方法。该方法旨在解决如何将音乐特征映射到机器人舞蹈动作序列的问题，让机器人能够根据音乐的节拍和情感表达演绎出流畅协调的舞蹈动作。 在内容中提到的音乐特征提取，通常包括全局特征和局部特征。全局特征涉及音乐的整体结构和情感表达，而局部特征则关注音乐的节奏、旋律和特定的音色等。学习这些特征与机器人舞蹈动作之间的关系，需要对音乐与动作的同步性进行细致分析。 为了实现音乐与动作的同步，通常会采用动作图来采样动作片段，并规划出与音乐节拍同步的机器人舞蹈动作。动作图是一种表示舞蹈动作之间关系的模型，它可以帮助算法更准确地模拟出舞蹈动作的流畅转换。 在深度学习方法的发展之前，机器人舞蹈的研究更多地依赖于隐马尔可夫模型等传统的机器学习方法。随着深度学习技术的进步，特别是在音乐信息处理和序列生成（MIR）方面的应用，出现了一系列新的研究方向。例如，深度学习模型被用于生成音乐，并将其应用于动画舞蹈生成中，为记录民俗舞蹈、辅助艺术家编舞以及探索人机交互艺术等领域提供了新的可能性。 在本研究中，提出的机器人舞蹈生成方法框架划分为多个模块。它不仅学习音乐的全局特征，也学习音乐与舞蹈姿态关系特征之间的相关性，以及舞蹈动作密度特征之间的相关性。然后，结合舞蹈动作图采样，规划出机器人舞蹈动作，使其与音乐节拍同步。这种方法已被应用于优必选机器人平台上进行实验，结果显示机器人能够根据算法生成的动作序列演绎出稳定流畅的舞蹈。 此外，调查问卷的结果表明，人们很难区分舞蹈片段是由该算法生成的还是由人类设计的。这说明该方法生成的机器人舞蹈动作在流畅性、协调性和审美上已经达到了相当高的水平。未来的研究可能会进一步提升机器人舞蹈的表现水平，并为机器人的学习和运动能力的拓展以及创作能力的提升提供更广阔的应用前景。