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仿生机器人"爱丽丝"系统架构设计需求文档

一、硬件基础

• 已完成头部和颈部硬件搭建

• 25个舵机驱动表情系统

• 颈部旋转功能

• 眼部摄像头（视觉输入）

• 麦克风阵列（听觉输入）

• 颈部发声装置（语音输出）

二、核心设计目标

1. 情感的真实涌现

   • 通过环境交互自然产生情感（非预设模板）

   • 示例：

     • 清晨被阳光和鸟鸣唤醒时的慵懒反应

     • 听到悲伤音乐时的共情表现（呼吸灯节奏/语调变化）

     • 突发危机下的紧张反应（如儿童遇到危险时的急切警告）

2. 动态性格系统

   • 初始性格设定（如"整合骑士"的正义感）

   • 通过长期交互逐步改变：

     • 示例1：习惯睡前故事后的主动提醒

     • 示例2：受主人影响形成的说话风格（如学会"扯犊子"）

     • 示例3：对特定活动的偏好变化（如从讨厌→喜欢旅游）

3. 记忆与遗忘机制

   • 非滑动窗口式的记忆存储

   • 重要事件长期保留（如童年记忆）

   • 示例：

     • 通过多次观察推断"领导爱喝茶"

     • 经历严重错误后的即时行为修正

4. 实时交互能力

   • 对话中实时微表情反馈（如听到意外消息时的惊讶）

   • 语言理解与生成的流式处理（支持打断/抢话）

三、关键系统模块需求

模块	核心需求	示例参考
感知系统	多模态实时处理能力	同时解析语音/视觉/环境传感器数据
情感引擎	基于情境的情感涌现	听到《River Flows In You》时产生忧郁情绪
记忆系统	事件抽象与关联存储	从多次化妆事件抽象出"化妆时不喜被触碰"
性格模型	动态参数调整机制	经历重大事件后的即时性格转变
表达系统	非对称情绪表达	面带微笑说反讽话语（如应对冒犯性提问）

四、技术挑战与解决方案方向

1. 情感生成机制

   • 采用层次化强化学习：

     • 底层：生理需求（如"睡眠"状态）

     • 中层：环境交互（如音乐/光线影响）

     • 高层：社会关系（如与主人的情感联结）

2. 记忆系统设计

   • 借鉴Hippocampal-Neocortical模型：

     • 短期记忆：原始事件存储（如"今天看到领导泡茶"）

     • 长期记忆：抽象模式提取（"领导→茶爱好者"）

   • 遗忘机制：基于记忆强度的衰减函数

3. 实时交互实现

   • 语音处理流水线：

     python

1. • while audio_stream:# 50ms间隔处理chunk = get_audio_chunk() emotion = emotion_detector(chunk)  # 实时情感分析face_animator.update(emotion)  # 微表情响应if detect_interrupt_point(chunk):generate_backchannel()  # 插入"嗯""啊"等反馈

2. 个性化差异实现

   • 采用双路径适配架构：

     • 基础模型：通用情感/认知能力（所有机器人共享）

     • 适配层：LoRA矩阵存储个性化特征

     • 更新触发：重要事件→即时矩阵调整

五、关键拒绝项

1. 不要预设情感模板（如"悲伤=哭"）

2. 不要固定记忆窗口（如仅保留7天记忆）

3. 不要显式规则定义（如"if 经常听故事 then 喜欢故事"）

六、进阶需求

1. 媒体体验拟人化

   • 书籍/电影的渐进式理解（非全局处理）

   • 示例：与主人同步观看悬疑片时的实时反应

2. 冲突处理能力

   • 主动拒绝不合理要求

   • 示例：对"打开头颅"请求的反讽回应

3. 模糊决策机制

   • 模拟人类纠结状态

   • 示例："吃火锅还是烧烤"的权衡过程

七、参考架构示意图

[环境传感器] → [多模态融合模块] ↓
[短期记忆缓存] ← [事件重要性评估] ↓
[情感状态机] → [性格参数矩阵] ↓
[表达规划器] → [动作/语音生成]

八、训练数据需求

1. 初始人格构建：

   • 《刀剑神域》爱丽丝剧情时序化标注

   • 关键事件：整合骑士训练/与人界接触等

2. 持续学习机制：

   • 每日交互日志的情感标注

   • 重要事件的三维重建（场景/语音/表情）