15、基于人工智能的人机交互系统：多模态数据处理与应用

基于人工智能的人机交互系统：多模态数据处理与应用

1. 人机交互系统的特性

人机交互系统具有以下几个重要特性：
- 高效性 ：用户操作步骤最少，完成任务所需时间最短。
- 通用性 ：适用于各类用户，包括身体残疾者、老年人或在极端条件（如失重、水下等）下操作的专家，无需进行适配。
- 多模态性 ：同时提供丰富的通信功能，如触感、语音、手势等，用户可从中选择智能便捷的工具。

2. 相关研究综述

2.1 人类视角的挑战

从人类视角来看，面临新用户、设备位置多样以及设备多重交互等挑战。设备交互（如摇晃、定位、触摸、语音指令）大规模进行，且设备引入灵活性的同时也带来了复杂性。

2.2 多模态人机对话中的信息融合

在多模态人机对话中，非语言通道（如面部表情、姿势、手势等）与语音信息结合在对话过程中也很重要。目前，虽然用户单通道行为计算性能较高，但准确理解用户多模态行为意图仍是巨大挑战，主要原因是多模态信息融合在理论、方法和实际系统方面有待改进。研究介绍了单通道处理的认知假设及其在人机对话中的实现方法，还给出了多模态信息融合的计算模型和实际例子，并探讨了数据融合方法在未来多模态人机交互应用中的突破。

2.3 人机协作系统

在动态环境的人机协作系统中，通过通信方式提供与上下文相关的工作指令，可提高人类工人的效率。研究引入了基于上下文的多模态通信工作流程，并使用人机界面控制器系统进行实现。

2.4 人机协作的机器人控制接