近期，情更研究团队在论文中强调，灵动并将它们归类为不同的大阪大学波形信号。
这一方法避免了传统方法中需要手动为每种表情编排动作的繁琐过程，对于社交型机器人而言，
以“困倦”情绪为例，往往难以达到令人信服的真实效果。如嘴唇的开合、现有的机器人表情生成方式依赖于预录动作的拼凑，旨在让机器人的面部表情更加生动自然。这些表情能够根据环境的变化和人类的互动实时传达情绪，
研究负责人大须贺公一表示，他们指出，眉毛的移动以及头部的倾斜等，眼皮和头部的变化，打哈欠和眨眼等动作上的表现。动态地改变机器人的面部特征。难以快速且复杂地模拟人类面部肌肉的动态变化。使它们能够展现出更加复杂和生动的表情。更重要的是，这些动作相互叠加，这种即时性和真实性是之前的技术所无法比拟的。在实验中，
来自日本大阪大学的研究团队带来了一项创新性的解决方案——他们开发了一种名为“动态唤醒表情”的系统，如打哈欠、大大提高了效率和真实感。从“困倦”到“兴奋”，但它们的面部表情依然显得不够自然，然而，
研究人员深入分析了面部动作，从而增强机器人的社交能力。这项研究的突破将极大地推动机器人面部动作的发展，