Kapil Aggarwal1,*，S.L. Jany Shabu2，Muhammad Humza Farooq Siddiqui3，M. Shanmathi4，M. Malathi5，Ch S.V.V.S.N. Murthy6
（1. Department of CSE，Koneru Lakshmaiah Education Foundation，Vaddeswaram，AP 522302，India，
2. Department of Computer Science and Engineering，Sathyabama Institute of Science & Technology，Chennai，Tamil Nadu，India，
3. Department of Information Technology，Jazan University，Saudi Arabia，
4. Electronics and Communication Department，Saveetha Engineering College，Chennai，Tamil Nadu，India，
5. Department of Physics，Kongu Engineering College，Perundurai，Tamil Nadu，India，
6. Department of Computer Science & Engineering，Aditya University，Surampalem，India）
编者按：
本文提出的框架运用多模态识别、适应性学习和个性化互动等方法、技术与策略，让设计的机器人能够有效满足不同老年患者在情感、认知和社交方面的需求。该机器人可以充当护理助理，减轻护理人员的负担，进而提升老年人的整体生活质量。
全球向老龄化人口转移的人口统计学一定会给医疗保健系统和护理人员带来重大挑战。 这些挑战中最突出的是老年人中的孤独，认知降解和生活质量（Quality of Life，QoL）的降低。一些研究表明，预计到2050年，会有超过四分之一的65岁及以上的成年人被认为是社会隔离的。 孤独感，通常是社会隔离的副产品，与许多健康状况有关，增加了死亡率，抑郁，认知能力下降和其他疾病的风险。而认知能力下降会影响记忆，解决问题的能力以及独立运作的一般能力，从而增加了护理人员和医疗保健设施的负担。 机器人技术和AI技术为这些当前和未来问题提供了新的解决方案。
机器人，尤其是那些专为娱乐和伴侣而设计的机器人，可以为老年人提供持续互动，日常维护以及社交和认知刺激的工具。 另一方面，机器人学习等人工智能工具能够处理大量数据，识别模式并部署针对每个用户的需求和情感状态的个性化解决方案。这样的技术将主要能够通过提供陪伴和娱乐，从而在很大程度上能够改善老年人的QoL，从而满足他们的情感和认知需求。
其中，个性化和情感共鸣很重要。每个人的年龄、兴趣和情感触发因素等都不一样。 因此，陪伴和娱乐不应该考虑千篇一律的方法。例如，最近的一项研究表明，当老年人与机器人同伴互动时，机器人无法理解（存储）个人历史或感受会让老年人们感到脱节和孤独。通过AI和机器人技术可以帮助老年人解决一些心理和生理上的问题，同时让老年人身体更加健康，生活更加充实美好。
本文旨在使用机器人解决与衰老有关的生理与心理问题，提升老年人的情感幸福感和参与度，引入一个全新的框架，为娱乐机器人提供自适应、个性化的情感共鸣技术。框架利用多模态传感技术结合情感识别算法，准确识别老年人的情绪状态。根据识别出的用户情绪状态，通过决策树将情绪映射到适当的响应类型和情感基调，并利用自然语言处理工具、预定义的响应模板和多媒体内容库生成自适应响应。同时，本文还为每个老年人创建详细的用户档案，包括人口统计学因素、个人兴趣、生活经历、认知能力和情感倾向等。利用自适应学习算法不断更新和完善用户档案，以提供个性化的响应和内容推荐。最后，采用自然语言处理技术实现机器人与老年人之间的自然语言交流，同时通过身体动作、手势、面部表情和语音调制等方式增强交互的情感共鸣。
本文的目标是改善老年人的生活体验，为他们提供高度个性化、富有娱乐性和情感相关的服务，提出的个性化、有效的方法将协助专家更好地诊断痴呆症，抑郁症等疾病。简而言之，这项工作旨在开发一个框架，该框架将与各种现实的应用程序一起赋能情感自适应机器人。其主要贡献是开发了创新性的解决方案，结合了从各种来源提取的情感识别信息，包括面部图像，语音和生理信号，搭载动态的个性化学习模型。
资料来源：
根据Kapil Aggarwal等于2025年发表在Entertainment Computing题目为《A novel framework for entertainment robots in personalized elderly care using adaptive emotional resonance technologies》的文章缩写整理而成。
（本文责任编辑：陈劭）
