服務機器人想要達到智能化程度，定位導航、人機交互及環境交互這三大通用底層技術必不可少，上一篇對于定位導航技術我們已做出詳細講解，感興趣的小伙伴可點擊《智能機器人三大核心技術》進行查看。在擁有基礎的自主定位導航技術后，機器人想要進一步發揮自身作用，還需要擁有人機交互能力。人機交互技術可讓機器人進一步了解人類，了解用戶訴求，從而為用戶提供更個性化的服務。
分揀機器人的分類和特點從第一代以鍵盤鼠標為交互方式的PC互聯網時代，到第二代以觸屏為主的移動互聯網時代，再到今天以多模態人機交互方式的第三代互聯網，人機交互形式發生了巨大的變化。
目前，人機交互技術主要包含語音識別、語義理解、人臉識別、圖像識別、體感/手勢交互等技術。通過語音識別、合成、理解等技術，實現更精準的營銷和專屬服務。通過人臉識別，可幫助商家精準的識別用戶，并主動與用戶打招呼，提升用戶體驗……。這些交互方式的改變將會深層次的影響我們日常生活的應用場景。
分揀機器人的傳感基于語音的人機交互是當前人機交互技術中最為主要的表現形式，語音人機交互過程中包含信息輸入和輸出的交互、語音處理、語義分析、智能邏輯處理以及知識和內容的整合。結合語音人機交互過程，在人機交互中的關鍵技術中包含了自然語音處理、語義分析和理解、知識構建和學習體系、語音技術、整合通信技術以及云計算處理技術。
自然語音處理技術：包括中文分詞、詞性標注、實體識別、句法分析、自動文本分類等技術。
語義分析和理解：包括知識表示、本體理論、分領域的語義網絡、機器推理等。
湖北分揀機器人銷售商知識構建和學習體系：包括搜索技術、網絡爬蟲、數據挖掘、知識獲取、機器學習等技術。
語音技術：包括語音識別、語音合成和聲紋識別等。
整合通信技術：包括跨平臺即時通訊整合技術、超大負載消息集群處理技術、移動客戶端開發技術。
云計算技術：包括海量數據分布式存儲、統計和分析技術。
經過科研人員的不斷努力，目前語音交互技術已成功進入商用門檻，如今在智能手機、智能音箱、智能臺燈等設備中大多采用了語音人機交互技術，隨著語音人機交互技術應用價值的逐漸顯現，眾多企業紛紛布局語音人機交互領域，如科大訊飛、谷歌、捷通華聲等企業。隨著布局企業的不斷增多，語音人機交互的產業規模也在不斷擴大，并帶動了機器人、家電、汽車等相關產業的發展。
除了語音人機交互，基于視覺的人機交互技術也是目前研究的一大熱點，對于一個人來說最為主觀的就是看臉部表情，未來機器人也需要理解人的感情，這當中就會涉及到人臉識別技術，包括特征提取及分類，目前在該技術中，對于人類基本的七種表情識別率可達到百分之八十左右，當然目前還是一些比較明顯的表情，如在高興或者發怒的情況下，但在人的自然交流過程中，人的表情還是比較平淡的，對于機器人來說，目前還難以達到準確的分辨效果，這些過程是需要進行一些更加復雜的特征來提取。
當然，除了對臉部表情的理解，手勢也是人最為直接的表現形式，通過一些手勢也可以達到很多的命令，不同的手勢形狀可以構成不同的動作指令。雖然手勢有很多種，但可以找到比較容易記憶的手勢，然后進行交互。
手勢識別是人機交互的重要手段之一，通過手部的動作直接控制計算機，相比傳統的鍵盤、鼠標等控制方式，具有自然直觀和便于學習等優點。
物流分揀機器人設計方案快遞智能分揀機器人目前常用的手勢識別方法主要包括基于神經網絡的識別方法、基于隱馬爾可夫模型的識別方法和基于幾何特征的識別方法。基于神經網絡的手勢識別方法，具有抗干擾、自組織、自學習且抗噪聲能力等優點，但訓練時需要采集的樣本量大，且對時間序列的處理能力不強。基于隱馬爾可夫模型的識別方法，能夠細致的描述手勢信號，但拓撲結構一般，計算量相對較大。基于幾何特征的識別方法，是根據手的區域及邊緣幾何特征關系進行手勢識別，該方法無需對手勢進行時間上的分割，計算量小，
隨著移動機器人和手勢識別的發展，人機交互技術也在不斷更新，自從微軟推出Kinect體感外設以來，自然的人機交互成為當前的研究熱點，通過Kinect外設，可以解除人們受鍵盤、鼠標等傳統交互方式的束縛，具有重要的意義。
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