基于图形编程技术的服务机器人人机交互系统的研究
智能人机交互系统的设计与应用研究
智能人机交互系统的设计与应用研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，智能人机交互系统成为一个备受关注的领域。
智能人机交互系统，是指通过智能化技术实现人与计算机之间的交互，实现人机间的无缝连接。
该系统的设计与应用研究已成为计算机科学和人工智能领域的热点问题，具有广泛的应用前景和深远的社会影响。
一、智能人机交互系统的设计目标智能人机交互系统的设计目标是实现人机间的高效沟通和信息交换，降低用户对技术的学习难度，并提高用户的满意度和信任度。
一个成功的智能人机交互系统必须满足以下几个方面的设计要求：1.用户友好性智能人机交互系统必须以用户的需求为中心，致力于提高用户的满意度和信任度。
该系统应该采用符合人体工程学原理的设计，为用户提供简单、直观、易用的交互界面，降低用户的操作难度和学习成本。
2.智能化智能人机交互系统应该具备智能化功能，通过人工智能技术实现对用户需求的理解和识别，增强该系统的自适应和智能化功能，提高系统的智能水平，优化用户体验。
3.信息交互性智能人机交互系统应该采用高效的信息交互模式，提高用户的沟通效率和信息交换速度。
该系统应该具有自然语言处理和语音识别功能，能够实时理解和响应用户的声音和文字指令。
4.安全可靠性智能人机交互系统应该具备高度的安全可靠性，采用先进的数据加密技术确保用户的个人信息和隐私不被泄露和滥用，保障用户的安全和权益。
二、智能人机交互系统的应用研究智能人机交互系统有着广泛的应用前景和深远的社会影响，已逐渐渗透到我们的生活和工作中，成为人们日常生活的重要组成部分。
1.智能家居智能家居是智能人机交互系统应用的重要领域之一。
通过智能家居系统，人们可以通过语音、手机应用程序或触碰屏幕等方式来控制家用电器设备，实现智能、定制化的场景控制和实时监控。
2.智能医疗智能人机交互技术在医疗行业的应用也越来越广泛，如智能诊断系统的开发和智能药房的建设等。
通过智能化技术实现医疗过程的自动化、数字化和个性化，提高医疗人员的效率和患者的满意度。
机器人智能控制系统中的人机交互与智能感知技术研究
机器人智能控制系统中的人机交互与智能感知技术研究随着人工智能技术的不断发展，机器人已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
机器人的智能控制系统起着至关重要的作用，其中人机交互与智能感知技术更是核心的研究方向。
本文将探讨机器人智能控制系统中的人机交互与智能感知技术的研究进展，探索其在未来的应用前景。
人机交互是指人与机器人之间进行信息交流、指令传递的过程。
在机器人智能控制系统中，人机交互技术的发展对于提高用户体验、实现高效操作至关重要。
传统的人机交互模式主要是基于键盘、鼠标等外部设备，然而，这种方式限制了人机交互的自然和便捷性。
因此，研究人员开始探索更加先进的人机交互技术。
语音识别是人机交互领域的重要研究方向之一。
通过将机器人配置语音识别功能，可以让用户用语音指令控制机器人的行为。
语音识别技术的精度和实时性是关键的挑战，研究人员需要不断改进算法以提高识别的准确性。
而且，多语言的支持也是目前的研究热点之一。
除了语音识别，自然语言处理技术也被广泛应用在人机交互中，通过机器学习算法实现对人的语言指令的正确解读和响应。
除了语音识别和自然语言处理技术外，视觉交互也是重要的研究方向之一。
传感器技术的发展使得机器人能够感知周围的环境，并对其进行理解和解释。
视觉交互技术可以实现机器人通过视觉传感器获取环境中的图像信息，并进行分析和处理。
通过视觉交互技术，机器人能够识别人物、物体以及场景，并做出相应的反应。
虽然视觉交互技术在环境光线变化、背景干扰等方面仍然存在挑战，但通过深度学习等技术的发展，视觉交互技术正逐渐取得突破。
在智能感知技术方面，机器人智能控制系统需要具备智能感知能力，即能够理解周围环境并做出相应的决策。
机器人智能感知技术包括环境感知、位置感知以及动态感知等。
环境感知是机器人能够感知和理解周围环境的能力，其中包括地理感知和语义感知。
地理感知指机器人能够识别和分析地貌特征，以便更好地进行定位和规划路径。
语义感知则是指机器人能够理解和识别环境中的语义信息，如障碍物、物体等。
人机交互的研究与应用
人机交互的研究与应用人机交互（Human-Computer Interaction）是指人类用户与计算机系统之间进行信息交流和操作的过程。
随着计算机技术的迅速发展和普及，人机交互的研究与应用正变得越来越重要。
本文将探讨人机交互的意义、研究方法以及在各个领域的应用。
一、人机交互的意义人机交互的重要性在于它可以改善用户与计算机系统之间的交流体验，提高工作效率和生活质量。
通过合理设计的用户界面（User Interface，UI），人类用户可以更方便地操作计算机，获取所需的信息和功能。
人机交互研究可以帮助我们理解人类认知、行为和需求，并将其融入到计算机系统中，使其能更好地满足用户的期望和需求。
二、人机交互的研究方法1. 用户研究：用户研究是人机交互研究的重要一环，通过调查和观察用户的需求和行为，以及他们对现有系统的满意度和痛点，从而指导系统的设计和改进。
用户研究可以采用问卷调查、实地观察、用户访谈等方法。
2. 设计原则：合理的系统设计是人机交互的核心。
从人类认知和心理学的角度出发，研究者可以提出一系列设计原则，如一致性、可用性、可访问性等，用于指导界面设计和交互方式的规划。
3. 技术实现：人机交互研究也涉及到技术实现方面，如图形用户界面（Graphical User Interface，GUI）、语音识别技术、手势识别技术等。
研究者通过技术手段提供更多元、更方便的交互方式，以满足用户的多样化需求。
三、人机交互的应用领域1. 教育领域：人机交互技术在教育领域有着广泛的应用。
通过设计互动式教学软件和虚拟实验平台，学生可以更好地理解和掌握知识。
而老师可以通过教学软件进行教学辅助和学生评估。
2. 娱乐产业：随着游戏产业的发展，人机交互技术在游戏领域得到了广泛应用。
虚拟现实（Virtual Reality，VR）和增强现实（Augmented Reality，AR）技术使得玩家可以身临其境地参与游戏，增加了游戏的趣味性和真实感。
人机交互技术的研究及应用
人机交互技术的研究及应用近年来随着人机交互技术的发展和应用的普及，我们可以感受到，人们的生活和工作方式正在发生着翻天覆地的变化。
在这个信息爆炸时代，人机交互技术已经成为了构建智慧社会的必要条件之一。
本文将从人机交互技术的定义、研究进展和应用实践三个方面进行探讨。
一、人机交互技术的定义人机交互技术是指通过计算机技术来实现人与机器之间互动的过程。
它是计算机科学、心理学、设计等学科的交叉领域。
人机交互技术的发展历程大概可分为以下几个阶段：1、早期人机交互技术阶段这一阶段主要是在20世纪50年代末至60年代初期，计算机还处于发展初期，人机交互技术的主要应用领域是科学和工程计算。
这个时期，人们使用计算机时都需要学习一些比较复杂的指令和程序。
2、窗口界面阶段随着计算机硬件和软件的发展，图形用户界面应运而生。
这个时期，人们通过图形化的界面来操作计算机，这种方式极大地降低了使用计算机的门槛。
1981年，Xerox Alto推出了包括窗口、鼠标、图形等元素的图形用户界面，其后的苹果Macintosh也引领着计算机界的用户界面风格，强调人机交互精心设计环境的优点，一度成为了业内的标杆。
3、触控屏幕与语音应用阶段人们随着时间和技术发展的进步，对于人机交互的要求也越来越高，因此出现了触控屏幕以及语音识别等新技术。
这种人机交互方式更加直接，不需要用鼠标等外部设备来进行操控，让人机之间的交互变得更加自然。
二、人机交互技术的研究进展人机交互技术的研究一直是计算机科学领域的核心研究方向之一。
在这个领域里，常常需要重视以下几个主要方面：1、用户行为研究评估用户的期望和需求是开展人机交互研究的核心。
利用问卷调查、访谈、实验等方法可以收集用户的反馈和行为数据，从而提升人机交互系统的用户体验。
2、交互设备研究针对不同的交互需求和场景，需要研究和开发不同的交互设备。
例如，传感器技术可以用来检测人的动作和手势，而智能手机和VR（虚拟现实）等设备已经被广泛应用于人机交互。
基于计算机视觉技术的人机交互系统设计
基于计算机视觉技术的人机交互系统设计一、引言随着科技的发展和普及，计算机技术在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色，人机交互系统的设计也越来越制约着计算机软件的实际应用效果。
在人机交互系统中，计算机视觉技术提供了重要的支持，可以实现人机便捷交互、提高用户体验、扩大用户群体。
本文阐述了基于计算机视觉技术的人机交互系统设计的背景、技术特点以及应用前景。
二、计算机视觉技术的基本概念与原理计算机视觉是指计算机通过使用摄像头、麦克风、传感器等设备、算法和数学模型来模拟“视觉”突破信息处理的范畴，实现对图像和视频信号的处理及解释。
计算机视觉技术在人机交互系统中的应用越来越广泛，在日常生活中常见的有语音识别、手势识别、人脸识别等应用。
1、图像处理技术：包括图像的获取、传输、存储、压缩、增强、滤波等技术。
图像的获取是人机交互系统的基础，图像传输就必须要求很高的网络带宽和传输速度以及稳定性，低延迟是较好的选择。
2、视频处理技术：对录制视频数据进行缩放和剪辑，录制视频活动监控和人机交互系统的视频传递，需要体现出应用上的灵活性，这是对网络通讯的要求，尤其是传输格式的高效和精细化处理都有着着重的意义。
3、图像识别技术：图像识别是计算机视觉技术中最为基础的技术之一，包括图像分类、目标检测、图像分割等技术。
在人机交互系统中，常见的应用包括人脸识别、手势识别等。
4、计算机视觉算法：基于计算机视觉技术的人机交互系统需要借助优秀的算法才能运作。
计算机视觉算法涉及到数学模型的设计、图像的处理、算法的优化等方面。
常见的计算机视觉算法包括SVM、神经网络和决策树等。
三、基于计算机视觉技术的人机交互系统设计在人机交互系统设计中，计算机视觉技术的应用可以提高用户体验，增加系统的可用性和用户的使用率，具有良好的发展前景。
可以从以下几个方面来探讨基于计算机视觉技术的人机交互系统的设计：1、手势识别系统手势识别系统是基于计算机视觉和数字信号处理技术的，通过识别手势的形状、姿态和动作来实现人机交互。
基于人工智能的智能人机交互技术研究
基于人工智能的智能人机交互技术研究人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的发展已经深刻地改变了人们的生活，其中智能人机交互技术是其重要应用之一、智能人机交互技术通过模拟人类认知能力和社交交互，使得系统可以更好地理解和响应用户的需求，提高用户体验和工作效率。
在这篇文章中，我们将探讨基于人工智能的智能人机交互技术的研究现状和发展趋势。
一、智能人机交互技术的研究现状1.自然语言处理技术2.人脸识别技术人脸识别技术可以通过检测和识别人脸特征，实现人脸身份认证和情绪识别等功能。
这项技术已经广泛应用于安防领域、金融领域和社交领域等。
3.人机交互界面设计人机交互界面设计是智能人机交互技术的核心之一，通过设计直观友好的用户界面，提高用户体验和工作效率。
目前，一些新型的人机交互界面设计如虚拟现实、增强现实和手势识别等技术已经得到了广泛应用。
二、智能人机交互技术的发展趋势1.多模态交互未来智能人机交互技术将向着多模态交互方向发展，结合语音识别、人脸识别、手势识别、虚拟现实等多种交互方式，实现更加自然、智能的用户交互体验。
2.情感识别情感识别技术是智能人机交互技术的重要发展方向，通过识别用户的情绪和情感状态，使得系统可以更好地理解用户的需求和情感状态，提高用户体验。
3.个性化定制个性化定制是智能人机交互技术的另一个重要趋势，通过分析用户的行为、喜好和需求，实现个性化的推荐和服务，提高用户满意度和忠诚度。
总之，基于人工智能的智能人机交互技术将在未来得到更广泛的应用，改变人们的生活和工作方式。
随着技术的不断发展和创新，智能人机交互技术将逐步实现更加智能、便捷、个性化的用户体验，成为人们生活中不可或缺的一部分。
人机交互的研究
人机交互的研究人机交互是计算机科学中的一个重要领域，旨在研究人类与计算机之间的交互方式，以改善用户体验和提高计算机系统的效率。
本文将介绍人机交互的研究内容和相关技术。
一、人机交互的定义和背景人机交互（Human-Computer Interaction，简称HCI）是研究人类与计算机系统之间的交互方式和技术的学科领域。
随着计算机技术的迅速发展和普及，人们越来越需要与计算机系统进行更加高效和便捷的交互。
人机交互的发展旨在提高用户对计算机系统的使用满意度，使得计算机对人类的支持更加自然和友好。
二、人机交互的重要性人机交互在现代社会中发挥着关键作用。
一个良好的人机交互系统能够提高工作效率、减轻用户的认知负担、增强用户对系统的信赖感，并且可以适应不同用户的需求。
相反，一个糟糕的人机交互系统可能造成用户的不满、操作错误和系统的低效率。
三、人机交互的研究内容1. 用户界面设计：用户界面是人机交互的重要组成部分，包括了人机交互的各种元素，如图标、菜单、按钮等。
人机交互研究者致力于设计浅显易懂、易于操作的用户界面，以提升用户的使用体验。
2. 信息可视化：信息可视化是将抽象的数据转化为可视化形式的过程。
通过人机交互技术，可以将大量的数据呈现在用户面前，使其更易于理解和分析。
3. 用户体验研究：用户体验（User Experience，简称UX）指用户在使用产品或系统时所产生的主观感受。
人机交互研究者通过用户调查、实验和观察等方法来了解用户的需求和感受，进而改进产品的设计。
4. 多模态交互：多模态交互是指通过多种感知通道（如视觉、听觉和触觉等）来进行人机交互。
研究人员致力于构建支持多模态交互的系统，以满足用户多样化的需求。
四、人机交互的技术应用1. 虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）和增强现实（Augmented Reality，简称AR）技术：这些新兴的交互技术为用户提供了与计算机系统进行更加沉浸式和直观的交互方式。
基于图形处理芯片的人-机交互系统设计
基于图形处理芯片的人-机交互系统设计作者：李壮;吴志强;吴彤峰来源：《价值工程》2010年第17期摘要: 随着我国经济社会的迅猛发展,人们的精神压力越来越大,为了有效地缓解人们的压力,现代以休闲娱乐为主要目的的人-机交互式系统层出不穷,但大多都以计算机系统为支撑,用软件模拟硬件功能,以牺牲计算机性能为代价的软件系统仍然无法满足人们对混合立体声和高品质视频图像输出的追求。
本系统采用多媒体处理芯片PKM32AG-Q,扩展512M显卡内存,可以有效地弥补上述缺点,本文主要介绍人-机交互系统的硬件选择和电路设计,具有一定的应用基础。
Abstract: With the rapid development of our society economy, people’s psychological pressure became bigger and bigger, in order to eliminate their mental distress, there have lots of entertainment system, but most of them are based on computer system instead of hardware architect, although with the value of sacrificed computer performance cannot satisfy the desire of high performance of mixer-sound and high quality video output. This system applied multi-medium processor unit PKM32AG-Q and extension of 512M texture memory, so it could compensate the former default. This paper mainly discussed the selection and circuit design of the system, so it has certain application value.关键词: 多媒体处理芯片;人-机交互系统硬件设计;系统流程Key words: Multi-Medium Processor Unit;the design of hardware in Human-computer interaction system;system flow diagram中圖分类号:TP39 文献标识码:A文章编号:1006-4311(2010)17-0146-030前言自上世纪80年代计算机软、硬件技术的发展并迅速普及,提高了用户界面在系统设计和软件开发方面的重要性,极大地推动了人-机交互界面的发展,和现代产品中人性化设计理念的深入,要求为用户设计能够提供全方位视觉、听觉享受的产品已成为时代发展的潮流[1]。
智能机器人控制与人机交互技术研究
智能机器人控制与人机交互技术研究随着人工智能技术的不断发展和普及，智能机器人越来越多地融入我们的生活中。
智能机器人的出现，让我们更方便地完成各种工作，同时也与我们产生了更多的交互。
在智能机器人控制与人机交互技术研究方面，目前有许多探索和发现，下面我们将从智能机器人控制与人机交互的功能、现阶段技术的发展、未来发展方向三个方面展开。
一、智能机器人控制与人机交互的功能智能机器人控制与人机交互的技术是指让机器人能够通读人类语言、接受人类指令、响应人类需求，让机器人与人进行互动和交互的技术。
它主要有以下几个功能：1.人机语音交互功能：实现人与机器人之间靠语音对话实现互动和交流。
2.人体姿态和动作识别能力：通过对人体姿态和动作的识别，可以实现机器人在复杂环境中的自主导航、走路、上下楼梯等动作。
3.人脸识别能力：机器人可以识别人脸并记住人脸特征,实现人机之间的个性化交互。
4.行为模式识别能力：可以对人体的行为和表情进行分析和识别，提高机器人对人类需求的响应速度和便利程度。
通过对上述功能的描述,我们可以看出智能机器人控制机器人技术对于我们生活的帮助非常大，大大地提高了生活的效率和花费。
二、现阶段技术的发展在智能机器人控制与人机交互技术研究方面，目前已经有了很大的发展，无论是在人机语音交互、人体姿态和动作识别、人脸识别、行为模式识别方面，都取得了很大的进展和不断的改进。
例如，智能家居机器人中，语音识别技术、图形识别技术、语义理解技术等都已经被广泛应用。
在医疗领域应用中，人体姿态和动作识别技术也已经被广泛应用，例如手术机器人、康复机器人等。
而在娱乐领域中，智能机器人的人体姿态和动作识别技术、人脸识别和语音识别技术等也被广泛运用。
虽然目前有许多技术被成功应用在了机器人上，但是现阶段的技术还有很大的改进和提升空间。
例如，机器人在整合人机交互功能时还存在着智能度不足、反应慢等问题。
这些限制了机器人更好地进行人机交互，制约着智能机器人的发展。
人机交互界面设计的研究与发展
人机交互界面设计的研究与发展随着科技的不断进步和不断创新，人们的生活也在不断地发生着变化。
特别是在智能化方面，人机交互技术得到了很大的发展和变革，这也直接推动了人机交互界面设计的研究与发展。
在这篇文章中，我们将探讨人机交互界面设计的研究与发展，介绍相关的概念和技术，并对未来的发展进行展望。
一、什么是人机交互界面设计在我们讲到人机交互界面设计之前，我们首先需要明确一些相关的概念。
人机交互是指人和计算机之间进行的信息交流和互动活动。
人机交互界面是指在人机交互中提供给用户的界面，这个界面需要被设计成能够满足用户意图和需求的一种形式。
而人机交互界面设计就是将人和机器连接起来的桥梁，是完成人机交互的体现，设计出优秀的界面可以使得用户体验更加顺畅且使用起来更加便捷。
二、人机交互界面设计的发展历程人机交互界面设计的发展历程可以追溯到上个世纪八十年代。
当时计算机操作系统还很原始，要用指令行来调用程序，使用的工作界面也还比较陈旧。
但是随着计算机硬件设备和软件技术的不断更新，越来越多的图形界面被应用。
当时流行的MS-DOS操作系统由于其界面单调、操作繁琐，因此成为了用户愤怒的来源。
1995年，微软推出了Windows95操作系统，其窗口化图形界面让用户的操作更加方便快捷。
此后，图形界面的设计在计算机领域中占据了重要地位。
2007年，苹果公司推出了第一代iPhone，该手机的设计打破了传统的按键式手机的概念，代替成了使用手指轻点屏幕完成操作，这也就是现在我们所说的触控屏界面。
这对人机交互而言是一个重大的进步，它让人手对话更加自然，也极大的提升了用户的交互体验。
三、人机交互界面设计的技术支持1.虚拟现实在人机交互界面设计的发展近几年中，虚拟现实技术得到了很大的关注。
虚拟现实技术是一种通过技术手段，让用户置身于一个虚拟环境中，让用户如同身临其境一般感受和体验这个环境。
虚拟现实技术的使用，不仅可以提高用户的交互体验，而且可以让用户更好地理解和感受产品本身。
基于机器视觉的人机交互系统设计与研究
基于机器视觉的人机交互系统设计与研究一、引言随着人工智能技术的快速发展，机器视觉作为其中的一项关键技术，已经广泛应用于各个领域，其中人机交互系统是机器视觉的一个重要应用方向。
人机交互系统能够帮助机器更加智能地理解人类的意图和需求，从而提高用户的交互体验，这对于提升人工智能的整体水平具有重要的意义。
本文将从人机交互系统的基本原理、设计流程和实现方法等几个方面展开介绍，分析机器视觉在人机交互系统中的应用现状，并对未来的发展方向进行展望。
二、人机交互系统的基本原理人机交互系统是指通过计算机和人之间进行信息交流的技术，并以提高人类使用计算机的效率和准确性为目的。
在人机交互系统中，机器视觉技术主要用于将人类的语音、图像、手势等不同的交互方式转换为计算机能够理解的信号，以实现人与机器之间的高效沟通。
在基于机器视觉的人机交互系统中，其核心原理包括图像处理和计算机视觉技术、机器学习和深度学习技术、自然语言处理技术等。
1. 图像处理与计算机视觉技术图像处理技术包括图像采集、图像滤波、图像增强、图像分割、特征提取等。
在人机交互系统中，图像处理技术主要用于对人类语音、图像、手势等交互信息进行处理和分析，提取其中的特征信息，以便计算机进行理解和识别。
计算机视觉技术则是指计算机通过获取、处理、分析图像等方式来理解和识别物体、场景、图案等一系列视觉信息的技术。
2. 机器学习和深度学习技术机器学习和深度学习技术在人机交互系统中起到了关键的作用。
机器学习是指机器通过不断学习和训练，从数据中发现规律和模式，以便更加准确地预测和识别信息。
深度学习则是机器学习的一种新型形式，其核心在于通过多层神经网络对大量数据进行训练，从而获取人类的认知过程和能力。
3. 自然语言处理技术自然语言处理技术是指机器利用计算机技术和语言学知识，对自然语言进行处理和分析的技术。
在人机交互系统中，自然语言处理技术主要用于对人类的语言进行识别和理解，实现自然语言命令的输入和输出。
智能人机交互系统设计与实现
智能人机交互系统设计与实现随着人工智能技术的飞速发展，智能人机交互系统在日常生活中得到了越来越广泛的应用。
智能人机交互系统是一种基于人工智能、计算机视觉、自然语言处理、机器学习等技术的智能交互系统。
其主要目的是建立起人机之间自然而便捷的交互模式，实现人机之间的智能交互和合作。
本文将探讨智能人机交互系统的设计与实现。
一、智能人机交互系统的设计思路智能人机交互系统的设计，需从用户需求、系统架构、算法模型等方面全面考虑。
在设计思路上，应尽可能地满足用户的个性化需求，使得系统可以与用户进行自然而便捷的交互。
用户需求方面，需充分了解用户的痛点和需求，并结合用户使用场景，设计出符合用户期望的交互模式和界面。
例如，如何在智能音箱中实现人机对话、如何在智能家居中实现人机交互等。
系统架构方面，应采用分布式架构，将不同的功能模块进行分离，降低系统的耦合性。
在架构设计上，应注重系统的可扩展性和灵活性，便于后期的系统优化和升级。
算法模型方面，应采用多种机器学习算法和深度学习模型，完成用户语音识别、自然语言处理、机器翻译等一系列的智能功能。
二、智能人机交互系统的实现智能人机交互系统的实现，需要基于以上的设计思路，完成系统架构和模型算法的实现。
系统架构实现方面，应采用微服务架构，将不同的功能模块进行分离，实现服务的松耦合，便于系统的升级和扩展。
在架构实现上，可以采用Spring Boot、Spring Cloud等微服务技术。
在模型算法的实现上，应根据不同的智能功能，选择相应的机器学习算法和深度学习模型。
例如，在语音识别方面，可采用DeepSpeech模型；在自然语言处理方面，可采用BERT模型；在机器翻译方面，可采用Transformer模型。
同时，还需采用配套的数据集和算法库。
三、智能人机交互系统的应用场景智能人机交互系统的应用场景非常广泛，涵盖了家居、医疗、金融、教育等多个领域。
在家居领域，智能人机交互系统可以实现智能音箱、智能家居、智能电视等设备之间的协同工作和交互。
基于计算机视觉的人机交互算法研究
基于计算机视觉的人机交互算法研究随着计算机科学的不断发展，计算机视觉也成为了一个备受关注的研究领域。
计算机视觉旨在通过计算机对图像或视频进行理解和解释，使计算机能够感知和理解人类的视觉信息。
而基于计算机视觉的人机交互算法，是人与计算机之间进行沟通和交流的重要桥梁。
本文将探讨基于计算机视觉的人机交互算法的研究和应用。
1. 人机交互算法的概述人机交互算法是指通过计算机视觉技术，使计算机能够主动地与人进行交互和沟通。
在传统的人机交互中，人们通常需要通过键盘、鼠标等输入设备与计算机进行交流，而基于计算机视觉的人机交互算法可以进一步提高交互的效率和便捷性。
例如，通过计算机视觉算法可以让计算机识别人体姿势和动作，从而实现手势控制和姿势识别，让人们可以通过简单的手势进行交互。
2. 人脸识别与人机交互人脸识别是计算机视觉中的一个重要研究方向，它通过分析和识别人脸的特征，实现对人脸的自动识别和鉴别。
而基于人脸识别的人机交互算法可以实现人脸认证、表情识别等功能。
例如，通过人脸识别算法可以实现人脸解锁手机的功能，让用户不再需要输入密码或指纹，只需将脸部对准手机摄像头即可解锁。
3. 视觉注意力与人机交互视觉注意力是指人在观察和感知物体或场景时，所关注的特定区域或目标。
基于视觉注意力的人机交互算法可以通过分析人眼的运动轨迹，确定用户在观察屏幕时的注意力焦点，并根据注意力的方向和强度，实现相应的交互操作。
例如，当用户在观看电影时，系统可以利用视觉注意力算法检测用户的注意力焦点，从而自动调整音量、亮度等观影环境，提供更好的用户体验。
4. 姿势识别与手势控制基于计算机视觉的姿势识别和手势控制技术，可以通过分析人体的姿势和动作，实现对计算机和其他设备的控制。
例如，通过姿势识别算法可以实现虚拟现实中的身体动作捕捉，让用户可以在虚拟环境中进行自由的身体交互。
而手势控制技术则可以使用户通过简单的手势指令实现对计算机的控制，如放大缩小屏幕、切换应用程序等。
智能服务机器人中的人机交互技术研究
智能服务机器人中的人机交互技术研究近年来，随着科技的不断发展，智能服务机器人成为了人们生活中不可或缺的一部分。
而智能服务机器人中的人机交互技术则是其不可或缺的基础。
人机交互技术是指人类与计算机或其他电子装置之间交互信息的技术。
智能服务机器人的出现为人类提供了更便捷、高效和优质的服务体验，并为人机交互技术的研究提供了广阔的发展空间。
下面我们就来探究智能服务机器人中的人机交互技术研究。
一、语音识别技术语音识别技术是智能服务机器人实现人机交互最常见的技术之一。
语音识别技术通过分析人的说话声音，将其中的语音信号转化成计算机可以识别的数字信号，在这个过程中使用了语音信号的处理技术、语音信号的模型和语音信号的特征提取技术等多种技术。
随着机器学习和深度学习的发展，语音识别技术已经变得越来越智能化。
目前的语音识别技术已经能够轻松识别多种语言和方言，并能够在一定范围内适应不同人的语音特征和不同环境的干扰。
语音识别技术的进一步发展将会为智能服务机器人的交互提供更加流畅和自然的体验。
二、自然语言处理技术自然语言处理技术是智能服务机器人实现人机交互的另一个关键技术。
自然语言处理技术可以帮助机器人理解人类的语言，进而生成符合人类语言习惯和规范的回答。
自然语言处理技术一般包括两个方面，即语义分析和自然语言生成。
语义分析主要是识别人类语言中的语义，通常使用模板匹配、关键词提取和语义分类等技术实现。
自然语言生成则是根据语义学上的规则进行回答生成，这种技术需要运用到自然语言理解、自然语言生成以及情感识别等多种技术。
通过自然语言处理技术的应用，服务机器人可以更好地理解人类需求和行为，从而提供更加精准的服务与回答。
三、人脸识别技术人脸识别技术是用于智能服务机器人识别人类面部进行交互的技术。
人脸识别技术通过检测面部图像中的生物学特征，从而进行身份验证或认证。
为了让服务机器人更好地识别人类面部，研究人员已经研发出了一系列面部识别技术。
例如基于三维人脸识别技术、基于模板匹配技术和基于深度学习技术等。
机器人操作系统中的人机交互和感知技巧研究
机器人操作系统中的人机交互和感知技巧研究人机交互和感知技巧是机器人操作系统中至关重要的研究方向。
随着人工智能和机器人技术的迅猛发展，提高机器人与人类之间的交互能力和感知能力，成为实现智能机器人的关键。
本文将从人机交互技巧和感知技巧两个方面，探讨机器人操作系统中的相关研究进展。
一、人机交互技巧人机交互技巧是指机器人通过各种方式与人类进行有效沟通和交流的能力。
在机器人操作系统中，开发合适的人机交互技巧能够充分利用机器人的硬件设备和软件算法，提高机器人的交互体验和用户满意度。
1. 语音交互技巧语音交互技巧是机器人操作系统中的一项重要研究内容。
通过语音识别和自然语言处理技术，机器人可以理解人类的语音指令，并作出相应反应。
同时，机器人的语音合成技术可以将机器人的回应转化为自然流畅的语音，与人类进行真实的对话。
这样的交互方式可以大大提升用户对机器人的控制感和交互体验。
2. 视觉交互技巧视觉交互技巧使得机器人能够通过图像和视频等视觉信息与人类进行交互。
通过计算机视觉技术，机器人可以识别人类的面部表情、手势和动作等行为特征，理解人类的意图并作出相应反应。
视觉交互技巧不仅提高了机器人的交互能力，还为机器人提供了更广阔的应用场景，比如基于眼神交互的辅助教育系统，基于手势交互的健康监护机器人等。
3. 非语言交互技巧除了语音和视觉交互，非语言交互技巧也是机器人操作系统中的一个重要研究方向。
非语言交互包括触觉、力触、触感等方面的技术。
通过传感器和执行器的结合，机器人可以通过触摸和力触等方式与人类进行交互。
这种交互方式在机器人陪伴、医疗康复等领域具有潜在的应用前景。
二、感知技巧感知技巧是指机器人操作系统中的感知能力，包括环境感知和人类行为感知两个方面。
感知技巧的研究可以提高机器人对外部环境的理解和对人类行为的感知能力，使机器人能够更好地与环境和人类进行交互。
1. 环境感知技巧环境感知技巧是基于机器人传感器的研究，包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
机器人技术的人机交互设计原则探讨
机器人技术的人机交互设计原则探讨人机交互设计是指人与机器之间进行信息交流和合作的过程，而机器人技术作为一种新兴的技术手段，对于人机交互设计起着重要的作用。
本文将探讨机器人技术的人机交互设计原则，帮助设计师更好地设计出符合人们需求的机器人技术。
首先，机器人技术的人机交互设计应注重自然与直观的交互体验。
机器人是与人类用户进行交互的工具，因此设计师应将人类用户的思维习惯与认知方式作为设计的基础。
机器人的操作和指令应尽可能简单易懂，可以通过图形化界面、语音识别等方式来实现。
同时，机器人的反馈应该及时、明确，以确保用户能够准确理解机器人的回应。
其次，机器人技术的人机交互设计要关注用户的个性化需求。
每个人的需求和习惯都不尽相同，设计师应考虑用户的个性化需求，并提供相应的设置和选择。
例如，机器人可以根据用户的指令和喜好来个性化定制功能，或者提供个性化的界面主题、语音风格等选项。
这样的设计可以增加用户的满意度，提高机器人技术的使用率。
第三，机器人技术的人机交互设计要注重用户的情感需求。
人机交互不仅仅是信息的交流，还涉及到情感和情绪的交流。
机器人应该能够感知用户的情感状态，并作出相应的反应。
例如，当用户感到开心时，机器人可以通过生动活泼的动作和语音来回应；而当用户感到沮丧时，机器人可以提供鼓励和支持的话语。
这种情感化的设计可以增加用户与机器人之间的亲密感和互动性。
第四，机器人技术的人机交互设计要考虑用户的隐私和安全问题。
随着机器人技术的发展，用户的个人信息、家庭习惯等可能会被机器人获取和分析。
因此，设计师需要注重保护用户的隐私，确保机器人不会滥用或泄露用户的个人信息。
同时，在设计过程中要考虑机器人的安全性，防止机器人对用户或周围环境造成伤害。
例如，可以设置密码或人脸识别等方式来限制机器人的使用权限，确保只有合法用户才能操作机器人。
第五，机器人技术的人机交互设计要考虑社会伦理和道德问题。
随着机器人技术的普及，一些伦理和道德问题会逐渐浮出水面。
基于人机交互的多模态智能交互系统设计与开发
基于人机交互的多模态智能交互系统设计与开发智能交互系统是近年来人工智能领域的一项重要研究方向。
随着技术的不断进步和应用场景的增多，基于人机交互的多模态智能交互系统的设计与开发也逐渐引起人们的关注。
多模态智能交互系统是指通过结合多种感知模态（如语音、手势、面部表情等）和人机交互技术，使得人们能够以多种方式与计算机进行有效的沟通和交互。
该系统在人们的日常生活、工作以及娱乐等多个领域具有广泛的应用前景。
下面将围绕该主题展开探讨多模态智能交互系统的设计与开发。
首先，多模态智能交互系统的设计需要考虑用户的感知和交互需求。
不同用户可能有不同的感知习惯和交互方式，因此设计人员需要针对不同用户群体进行需求分析，并在系统设计中提供相应的感知模态和交互界面。
例如，对于智能家居领域的用户，语音与手势的交互方式相辅相成，可以提供更方便和智能化的家居体验；而对于老年人和残障人士来说，面部表情等感知模态的应用则显得更加重要。
其次，多模态智能交互系统的开发需要考虑不同感知模态之间的融合和协同。
各种感知模态的融合可以为用户提供更准确、全面的交互响应。
例如，在语音识别和手势识别的结合中，系统能够通过分析用户的语言和手势表达，更加精准地理解用户的意图，并给出相应的反馈。
通过跨模态的交互方式，多模态智能交互系统能够更好地满足用户的感知和交互需求。
此外，多模态智能交互系统的设计与开发需要关注用户体验和易用性。
系统的使用体验直接影响用户对系统的使用意愿和满意度，因此设计人员应该注重界面的友好性、交互的便捷性及系统的实时响应能力。
交互过程中的反馈机制也是非常重要的一环，系统需要及时与用户进行有效的沟通和交流，以提高用户的交互体验和系统的可用性。
此外，多模态智能交互系统的设计与开发还应考虑安全和隐私保护等因素。
随着智能设备的普及和多模态智能交互系统的应用，用户的个人信息和隐私面临着泄露和滥用的风险。
设计人员应充分考虑安全性和隐私保护机制，确保系统在保护用户隐私的基础上提供智能交互的功能。
人机交互知识：人机交互中的AI技术和人机交互
人机交互知识：人机交互中的AI技术和人机交互人机交互这一领域已经不再仅仅是电脑设计的问题，而是更广泛地涉及到人工智能(AI)的应用。
传统的人机交互，是以用户操纵设备为主，而随着人工智能技术的发展，人机交互的设计不再只是单纯地响应用户输入，而是各方面越来越符合人类的需求和思维方式，从而让人们更自然、更舒适地使用技术设备。
这篇文章主要讨论AI技术如何改变人机交互的方法和未来的发展趋势。
人机交互在讨论如何利用AI技术改变人机交互前，先回顾一下人机交互的发展历程。
1980年代初期，计算机图形学、界面设计和人机交互领域逐渐形成体系，出现了一些经典的设计原则和技术方法，例如层次结构设计和对话框布局等。
随着互联网的普及，用户界面设计开始发生变革，Web界面和云技术将人机交互带到了一个新的阶段。
移动设备的普及则是人机交互的又一次飞跃，设备越来越小，对于设计师而言，界面的空间越来越宝贵，设计越来越注重操作流程的精简和功能的简洁。
虽然人们的需求已经发生了许多变化，除了更加便携、更加高效的要求之外，人们的期望也越来越高，希望使用技术设备还可以更“人性化”。
AI的人机交互IT业内广泛采用一种称为“人与机器的自然交互”（Natural User Interface, NUI）的概念，据此设立的新一代体感互动技术（Gesture-based Interaction）也被普及应用，它是研究人与机器之间进行自然交互的技术。
与传统人机交互方式相比，NUI更符合人的操作习惯和交互方式。
在新的互动方式中，将传感器和分析模块与机器对话框合二为一，或者把它们隐藏在各种装置背后，来达到减少用户干预的目的。
通过彻底摆脱传统人机交互方式中的物理媒介，让计算机与人之间更加自然，更加贴近实际应用情境，对于优化用户体验来说，实际作用不言自明。
人机交互的AI技术计算机视觉：计算机视觉，是研究计算机和人之间的视觉交互，主要包括了图像识别、目标检测、动作识别等。
面向机器人控制的人机交互界面设计与优化
面向机器人控制的人机交互界面设计与优化随着机器人科技的不断发展，机器人在工业、服务及军事等领域中发挥着越来越重要的作用。
其优势比人类更适合在恶劣环境下工作，能够持续时间更长，更耐心细致，更不易出现失误和质量问题。
但是要让机器人真正发挥其效能，就需要完善的人机交互界面设计与优化。
1.设计原则人机交互界面设计应该极力符合人们的认知模型，与人类之间的交流形式和习惯越接近，越能够实现很好的用户体验。
因此设计者必须深切理解用户需求，搜罗从多个角度理解用户意愿的信息。
例如，有些人更喜欢看图标，而有些人更加注重文字信息。
因此，设计者应该采用更加直观的图像界面，避免深奥难懂的习惯性表达方式。
此外，合理运用色彩与空间，使界面更加美观与易用。
2.用户体验优化设计完善的人机交互界面是为了让人与机器更好的互动，因此核心是用户体验的优化。
这样能够让用户感到舒适自然，能够提高用户使用机器人的满意度和信任度。
要实现优化的用户体验，设计者应该密切结合人机交互的核心要素和人的感知能力，充分考虑在用户输入、信息处理、输出展示等环节中所必须的用户交互实现。
3.语音识别和自然语言处理技术语音识别和自然语言处理技术是实现优化的人机交互的两个必要技术。
语音识别技术能够让计算机自动识别并转化人类语言的语音输入，从而用于与计算机的对话。
而自然语言处理技术是语音识别得到的文本信息再经过针对语言的算法分析识别语言，并将其存储、处理和发布为有用的信息内容。
这两项技术的结合，能够实现较为自由的人机交互。
4.手势和动作识别技术手势和动作识别技术是更近一步实现人机交互的有力手段，它能识别人类的手势和动作，并作为用户的输入信号。
在工业和服务型机器人领域，人类手部和身体的姿势可以识别和使用为输入信号。
这将成为无线控制和远程操作机器人更安全和自然的方式。
5.虚拟现实技术在虚拟现实(VR)系统中，用户可以看到计算机生成的三维世界，并可以交互、操纵世界中的物体。
通过虚拟现实技术，用户可以在安全的环境中学习、实验、自由探索，而无需担心发生真实世界可能的危险。
智能机器人“人—机—环境”交互及系统研究
智能机器人“人—机—环境”交互及系统研究近年来,在“机器换人”、“无人工厂”、“工业4.0”的大背景下,关于机器人的“人-机-环境”交互及智能作业系统的研究是智能机器人的研究热点之一。
本论文研究智能机器人“人-机-环境”交互及系统。
提出一种“人-机-环境”交互的智能机器人推理机制。
在该推理框架下,对其中的三维语义地图生成过程中的特征描述子进行简化使其兼顾匹配效率和准确率,对其中的地图匹配算法进行优化实现智能交互。
机器人能够面向没有任何编程经验的非专业用户、能够实现人机语音交互、能够自动实时的感知环境、能够实现基于三维情景的自主推理与交互、以及实现得到明确作业期望后的自动作业。
为了验证本文提出的推理机制,本文搭建了一个“人-机-环境”交互的验证平台,设计了不同的场景来对本文的算法进行验证,并针对机械臂末端精度低的问题,提出了一种基于IMU(Inertial Measurement Unit)末端姿态精确测量的迭代姿态补偿算法,实现低精度机械臂的高精度控制。
本研究的主要工作如下:(1)提出一种“人-机-环境”交互的智能机器人推理机制,以CBR-BDI(Cased-BasedReasoning-Belief-Desire-Intention)推理机制为基础,以用户的中文语音作为用户期望的输入,实现人机交互;采用Kinect来获取三维场景的点云信息并产生语义地图文件,语义地图文件作为推理机的另外一个输入,实现机器人与环境的交互。
(2)在“人-机-环境”交互的智能机器人推理机制中,为了在三维物体识别中兼顾匹配效率与准确率,本文研究三维语义地图生成过程中的局部特征描述子的简化算法。
将二进制简化的思想应用于三维视觉识别中的特征描述子的简化中。
本文提出一种基于格雷码的二进制特征描述子简化模型,该模型通过选择不同的简化参数(简化单元L和格雷编码位数N)可以产生不同的简化描述子。
为了验证本文提出的简化模型,本文将简化模型应用于当前主流的局部特征描述子SHOT(Signature of Histogram of OrienTations)的简化中,得到一种内存占用率低、匹配效率高的新的局部特征描述子G-SHOT。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3４０4第２５卷 第３期 ２００３－３基于图形编程技术的服务机器人人机交互系统的研究李瑞峰，吕开元（哈尔滨工业大学机器人研究所，１５０００１ 哈尔滨）摘 要：人机交互技术是服务机器人中的一项关键技术。
本文就人机交互系统的概念、研究现状进行了阐述。
结合ＨＲＤＹ服务机器人介绍了基于图形编程的人机交互系统设计思想，分析了图形编程与直接操作人机交互方式、面相对象程序设计方法之间的联系。
给出了一种具体的人机交互界面。
关键词：服务机器人；人机交互；图形编程中图分类号：ＴＰ２４２．２ 文献标识码：Ｂ文章编号：１００９－０１３４（２００３）０３－００４０－０４Abstract:Human-machine interaction is a Key technology of service robot. This paper expatiateson the concept and research situation about it. Then introducing the human-machine interaction design idea based on graphic programming through the example of HRDY service robot, analyzing the relation between the graphic programming and direct manipulation mode of human-machine interaction and object oriented for programmer method. At last, a sort of practical robot human-machine interaction interface is presented.Key words : service robot; human-machine interaction; graphic programmingStudy of service robot human-machine interaction system based ongraphic programming technologyLI Rui-feng, LU Kai-yuan(Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China)收稿日期： ２００２－０７－２２基金项目：８６３计划资助项目（２００１ＡＡ４２２３５０）作者简介：李瑞峰（１９６５—），男，博士，副研究员，主要研究方向为智能机器人技术。
０ 引言目前，商业化的机器人主要应用于生产制造领域。
但是，近年来服务机器人已经迅速的发展起来［１］。
服务机器人的出现有４大原因：（１）是劳动力成本的上升；（２）是随着技术的提高和生产的规模化，服务机器人的成本在降低；（３）是人类想摆脱枯燥乏味的体力劳动，如清洁、家务、照顾病人；（４）是人口的老龄化和社会福利制度的完善也为某些服务机器人提供了广泛的市场，如照顾老人和残疾人的服务机器人［２］。
要使服务机器人从实验室走向社会应用，必须在关键技术上有所突破，服务机器人的关键技术包括：环境的表示、路径规划、人机交互、控制系统、机构设计等［３］，人机交互就是其中的一项关键技术。
在移动机器人的智能控制中，无论是环境信息的处理、碰撞的预测还是最优规划的计算都会遇到诸多棘手的问题。
单纯依靠移动机器人的智能解决这些问题是很困难的。
良好的人－机器人交互系统是解决上述问题的有效途径之一。
实际上，要机器人完全代替人，特别是具有人的分析、决策等全部的智能是很难实现的。
由人来帮助机器人进行分析和判断是提高机器人智能的有效途径［４，５］。
当人借助于交互工具主动参与和控制机器人行为时，机器人系统比无人时运行更为有效、具有更强的容错性。
因・机器人技术・此，许多机器人学研究者认为，目前对机器人的研究重点应从全自主方式转向交互方式，即人机交互技术［６］。
与传统的工业机器人相比，服务机器人具有以下特点：首先，操作者一般是没有机器人操作经验的普通人；其次，服务机器人所完成的任务与工作环境更加灵活多变，程式化的成分较少；另外，由于服务机器人的工作是直接为人服务的，服务机器人与人的关系更加紧密。
这样，与工业机器人的人机交互系统相比，服务机器人的人机交互系统应该操作更容易，其界面更友好，从而使没有相关专业知识技能的普通人也能轻松的使用它，并能对其进行一些相对复杂的操作。
由于服务机器人的快速发展只是近两年的事情，大多数服务机器人的人机交互系统的界面都或多或少的体现出工业机器人人机交互系统的特征，并不是很适合服务机器人。
这就给人机交互学提出了一个新的课题——基于服务机器人的人机交互系统。
美国堪萨斯州立大学的Ａｒｉｖｉｎ Ａｇａｈ在２０００年指出：“可以预见，在不远的将来，将会出现专门用于办公、家庭服务机器人的人机交互系统［７］。
”基于服务机器人的人机交互系统首先需要具有智能化的特征：最终用户看不到、也不形成要了解系统内部的运行过程，其界面的功能要达到一种使人直接感知、定性决策的能力，而其他的精确问题则交给计算机去完成。
尽管机器人系统的好坏与设计者的科技水平、硬件配置的高低有关，但一个低劣的人机交互系统能够葬送一个原本非常好的系统；另一方面，一个漂亮的人机交互系统能拯救一个并不十分理想的系统。
总之，服务机器人是机器人产业化中一个新的增长点。
它对于社会经济的发展，人类生活质量的提高都有重大的意义。
由于其用户多是没有机器人操作经验且不熟悉编程的普通人，基于服务机器人的人机交互系统的研究与开发便显得极其重要。
１ 人机交互系统的研究现状中文的“人机交互”在英语中有３个对应概念：一个是Ｈｕｍａｎ—Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ（人—机器交互）；另一个是Ｈｕｍａｎ—Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｉｎｔｅｒａｃ－ｔｉｏｎ（人—计算机交互）；第３个是Ｈｕｍａｎ—Ｒｏｂｏｔ（人—机器人交互）［８］。
本文中的“人机交互”是指最后一个概念，是关于人与机器人之间如何相互作用、相互影响的技术，它是第一个概念（人—机器交互）在机器人领域的发展。
而且这种“人—机器人交互”却也离不了“人—计算机”之间的交互。
也就是说，“人—机器人交互”是“人—机器交互”的一部分，是通过“人—计算机”之间的交互来实现的。
人机交互系统的设计应遵从以下原则：用户控制原则、易用性原则、直观性原则、简洁性原则、可视性原则［９］。
１．１ 早期的人机交互工程学早期的人机交互工程学将人机关系的重点放在显示器与控制器设计中人的因素问题上，主要设计表盘指针式仪表、旋钮、开关和踏板等，因此有人称这个时期为“旋钮与表盘时代［１０］”。
随着电子技术的发展，人机交互技术的研究重点又转移到基于电子技术的控制器（一般是带按钮控制板或者是示教盒）上，至今这种人机交互方式依然被大量运用。
由于控制器的控制按钮的数量是有限的，所以采用这种人机交互的机器人就具有操纵简单的优点，但是也决定了这种机器人的运动方式过于简单。
所以，这种人机交互方式比较适用于工作方式单一、环境固定，进行大量重复作业的工业机器人，但是不适用于工作环境、方式相对较为复杂的服务机器人。
１．２ 计算机技术与人机交互随着计算机的出现，给人机交互工程学带来了大量全新的研究课题。
可以认为，人机交互工程学的研究重点已经由传统的以机电系统为核心的人机交互系统转变到以计算机系统为核心的人机交互系统。
计算机的出现不仅给人机交互工程学提出了新问题，也彻底改变了研究的指导思想，传统的人机交互工程学将人看作人—机—环境系统中的反应者和控制者，着重在物理层次上考察人和机器各自的特点和功能匹配问题，将传统的机器看作“人手的延伸”。
计算机技术的出现、发展和广泛普及使得机器系统的智能化水平越来越高，可以部分的代替人脑的认识作用，使之成为“人脑的延伸”，这就要求人机交互工程学在认识理论的水平上考察人和机器各自的特点和功能匹配问题。
人机交互学的研究重点从人机物理界面逐渐转移到人机认识界面，形成了独立的研究领域——人机交互技术，并在８０年代以来得到了巨大的发展。
3４１4第２５卷 第３期 ２００３－３１．３ 人机交互技术的现状一个优秀的人机交互系统应使人脑的决策更快地传给计算机，同时也应该更快的把系统的信息更快的反馈回来，以便使用者做出决策。
从这一点上来说，显然转动旋钮、读表盘的人机交互方式不如鼠标、图形构成的人机交互系统。
而用语言、手势、体位、眼的动作则很快。
以后甚至脑电波信号与皮肤的电流也可能成为输入信号。
近来，有些研究者进行了以语音识别或者手势识别作为服务机器人的人机交互方式的研究。
前者如西班牙Ｊａｕｍｅ大学机器人智能实验室在２０００年研制的Ｊａｕｍｅ－１机器人［４］和日本冈山大学２０００年研制的ＣＡＴ［１１］，这种人机交互方式的优点在于语言是人类最直接也是最方便的信息交流方式，在这一点上它非常适合服务机器人。
但是语音识别也有着识别精度低、数据处理时间长、机器人所能识别的信息符号有限等缺点，而且每个人说话的口音、声频不同，所以这个领域尚处于研究发展阶段，直至今日尚不能满足机器人领域人机交互的要求。
因此语音识别作为服务机器人的人机交互方式的可行性还不成熟。
后者如美国田纳西州立大学在２００１年研制的ＲＷＩＢ－１４移动机器人［１２］。
手势是人类日常生活中广泛使用的交流方式，具有很强的表意功能，并且较为直观［１３，１４］。
但是也有着人手的大小、形状不尽相同难以精确的判别手势和图像处理时间过长等缺点，而且手势所表达的意义并不是严格精确的，比如同一个手势在不同的场合、环境下可能表达着不同的含义。
因此，也是一种尚处于研究发展阶段的人机交互方式，与大规模应用尚有一段距离。
２ 基于图形编程的人机交互系统可视化技术编写的程序的界面可读性强，易于操作。
可视化编程语言ＶＣ、ＶＢ的广泛应用推动了图形编程思想的快速发展，现在已经广泛的应用于数控机床、ＰＬＣ编程、激光切割等领域。
图形编程代表了服务机器人人机交互技术的发展方向。
人机交互系统的关键技术是设计良好的人机界面。
通过可视化编程技术设计的界面，用户能够利用键盘、鼠标等硬件设备和菜单、窗口等逻辑输入设备向机器人发出命令或建议。
同时，界面将机器人的状态、环境等情况向用户通报［７］。
可视化编程技术将会广泛的应用于服务机器人人机交互系统，它代表了基于服务机器人的人机交互技术在现阶段的发展方向。
人机界面”又称“人机接口”、“用户界面”，是指专门处理人机交互活动的软件系统。
它的目标是向用户提供更加友好的人机交互环境，帮助实现系统和用户之间的协调和交流。