随着科技的发展，机器人慢慢地走进了人类的生活。现在机器人已经在人类生活的各个领域里给人们带来了巨大的便利。本课题正是研究具有情感的机器人玩具，它具有情感推理能力，将为广大用户带来不一样的玩具体验。情感玩具更多地体现了用户与玩具的交互，并且玩具将具有比较高的情感推理能力，这无疑增加了玩具的可玩性。本论文根据人类识别情感的机制，设计了情感输入，并利用BP神经网络生成情感，最后通过语音进行情感表达。本论文主要包括以下内容：（1）情感机器人玩具总体框架的分析与设计。情感的定义从来没有被清晰地定义过，不过这并不妨碍人们对它的使用。相比于性格和情绪，情感的持续时间比较短，如果反复不断地进行情感刺激会加强情感强度，人类的情感系统是非线性的，但是在某一范围内，可以用线性系统来近似表示。通过对情感计算理论的分析，设计了情感机器人玩具的总体框架，并对情感输入、情感生成和情感输出三大模块进行了详细说明。（2） BP神经网络的建立。传统的情感建模方法，如基于认知评价的情感模型、基于HMM的情感模型和基于个性化的多层情感模型在情感建模方面都有自己的优势和不足。一种应用，一种模型。本文尝试用BP神经网络对情感进行建模。通过问卷调查获得的数据对BP神经网络进行训练，并用理论结合实验的方法取得合适的权值矩阵，改进算法，建立一个能生成情感的神经网络，并通过测试数据来验证该模型的可行性和先进性。（3）情感机器人玩具的实现。为了实现情感机器人玩具，在硬件上，选择AK1050处理器，在软件上，选择AK1050处理器所附带的软件开发平台Spotlight3。并用OID码识别技术实现情感机器人玩具的输入模块，用Google公司提供的Protocol Buffers技术建立数据库，存储各种数据。