www.188betkr.com 讯在人形机器人技术飞速发展的当下，面部情感表达已成为衡量其交互能力的核心指标。这一技术体系围绕机械结构设计、仿生皮肤研发及多模态交互系统构建展开，旨在让机器人突破“机器感”局限，实现更自然的情感传递。
仿生机械结构是机器人面部表情的物理基础，其设计以面部动作编码系统（FACS）为理论核心，将复杂表情转化为可量化的动作单元（AU）控制问题。这种转化不仅让机械设计更具标准化，还能控制AU激活强度，实现从微表达到夸张表情的细腻过渡。目前，主流机械结构设计分为两类：机械式与仿生式。
机械式设计依赖传统机械传动，通过连杆、齿轮、舵机等部件驱动面部运动，典型代表为早稻田大学的KOBIAN机器人。该机器人采用模块化设计，将面部划分为眉毛、眼部、嘴部机构，各模块独立配备控制单元，具备成本低、易维护的优势，但受限于刚性传动，表情细腻度难以突破。
KOBIAN机器人 来源：早稻田大学
与之相对，仿生式设计更注重模拟人类面部肌肉运动逻辑，采用软材料与柔性驱动器技术。Hanson Robotics 的Sophia机器人是其中典范，其“柔性驱动—肌肉模拟”结构通过气动人工肌肉、形状记忆合金等元件，复刻人类肌肉的收缩与舒张，让表情更自然逼真，不过高度仿真的外观也使其面临“恐怖谷效应”风险——当静态仿真度达到临界点，人类会因外观与动态的细微失配产生不适感。
Sophia人形机器人 来源：Hanson Robotics
当前，多模态混合驱动系统成为平衡性能与效果的优选方案。该系统通过机电-气动协同控制，让刚性与柔性驱动各司其职：微型舵机阵列组成的刚性驱动负责眉弓、颧肌等大位移区域运动，气动人工肌肉（PAM）等柔性模块则控制唇部、眼睑等精细表情单元，形成刚柔耦合的仿生驱动架构。在表情控制上，系统采用“情感计算-运动学映射-力位混合控制”三级体系：先通过深度神经网络（DNN）解析情感语义，再基于FACS建立表情参数化模型，最终通过阻抗控制算法协调多驱动单元，实现毫秒级动态表情生成。
仿生皮肤作为情感表达的最终载体，其材料特性直接决定表情真实感与交互深度。目前主流材料有两种：硅胶与“Frubber”。硅胶因加工性能好、易成型且兼容传感器，成为基础选择，能满足机器人面部基本外观需求，但作为绝缘材料，其机械性能与真实皮肤差距较大，难以自然形成复杂褶皱与微表情。而Frubber材料，凭借卓越的生物机械保真度脱颖而出，其肉质般的弹性质地可精准模仿人类肌肉组织，让皮肤褶皱更自然，大幅提升表情仿真度。
硅胶和Frubber材料制成的机器人 来源：《人形机器人面部情感表达技术研究综述》（柯显信等）
不过，皮肤技术发展也面临多重挑战。首先是导电性与机械性能的权衡：为实现触觉感知，需在硅胶基体中添加碳纳米管、石墨烯等导电填料，但填料增加会导致材料变脆变硬，偏离仿生初衷；其次是信号串扰问题，多模态电子皮肤中不同传感器的电信号易相互干扰，影响感知可靠性；最后，传感器与柔软皮肤基底的杨氏模量差异会引发界面应力集中，加上软体材料的磨损与蠕变，降低皮肤长期耐用性。
总体来看，人形机器人面部情感表达技术已在机械结构、仿生皮肤与多模态交互上取得阶段性突破，从标准化的机械传动到仿生肌肉模拟，再到刚柔耦合的混合驱动，逐步缩小了与人脸表情的差距，但仍面临“恐怖谷效应”、皮肤材料性能矛盾等核心挑战。
未来，技术发展将聚焦两大方向：一是突破材料与控制瓶颈，研发兼具高导电性、柔韧性与耐用性的新型仿生皮肤，同时优化情感计算模型，让表情动态与人类生理反应更贴合；二是加速场景落地，如在医疗陪护中通过细腻表情传递关怀，在教育场景中以生动交互提升教学效果，最终实现从“形似”到“神似”的跨越，推动人机情感交互进入更自然、更具温度的新阶段。
参考来源:
柯显信.人形机器人面部情感表达技术研究综述
KIMIZUKA. Haptic in-sensor computing device made of carbon nanotube-polydimethylsiloxane nanocomposites
(www.188betkr.com 编辑整理/月明)
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