机器人能与人类进行具有情感和自然和谐的交互是计算机应用领域一项富有挑战性的课题。近年来,它吸引了心理学和计算机科学等研究领域的专家学者,他们通过将计算机科学与心理科学、认知科学相结合,研究人与人交互过程中的情感特点,尝试设计出具有情感反馈的人机交互环境,并为真正实现和谐自然的人机交互而努力。本文以人工心理理论和情感计算为导向,对构建服务机器人交互平台的技术和方法进行了探索性的研究,探讨了服务机器人控制体系结构、情感表达、情感建模、机器人应用系统等问题,为建立和谐的人机提供相关的技术支持。本文的主要研究工作内容与创新点如下:1)提出了一种基于人工心理的服务机器人控制体系结构,给出了基于控制流和状态流的控制体系分层结构,研究了机器人平台的软硬件结构。这些结构形成了系统从宏观到微观的一整套组织视图,完成了系统的结构化、层次化、逻辑化工作,为课题研究绘制了一张清晰的任务蓝图。在此体系结构中,机器人通过感知器获取对环境的认知,并经过预处理和模型化处理,最终通过自身的行为来表达对外部刺激的反应;同时机器人心理活动又主要由目标驱动,而不是单纯由环境激发,充分体现其主动性心智特征,再生成行为意图并表达出来。为了保证机器人平台的安全性,重点研究了机器人三定律的工程实现问题,提出了一种基于灰色关联分析和主成份分析的多传感器信息融合安全控制方法。在机器人原型样机验证了所提出机器人体系结构的可实现性和实用性。2)在机器人行为表达问题上,阐述了肢体姿态和面部表情在具有情感和自然和谐的交互过程中的重要作用。文中采用了基于三次B样条曲线的机器人肢体运动规划方法。在机器人面部表情上,首先给出了机器人头部的结构模型和实现,并采用了基于运动单元的机器人面部表情合成方法。提出了机器人情感状态集合和情感表达集合的概念,建立了从情感状态到情感表达的映射关系,情感映射可以采用一组产生是规则来表示。为了使得人们感受到机器人是具有生命且友善的,通过音源方向判别可以实现人机交流时是面对面的。本文制作的情感机器人原型样机验证了所提出行为表达方法的有效性。3)人工心理建模研究:依据马斯洛的心理需求理论和西米诺夫情绪信息论提出了一种机器情感交互模型。机器人期望获得的信息和所获得的信息是多层次的,属于多目标问题,因此引入层次分析法,运用此法我们就可以根据设计者对机器人的性格要求进行个性化建模了。在实际的情感模型的使用中,为了使机器人能更好的模拟人类情绪,我们又引入了一些辅助的程序。为了使机器人能对自己的行为“自知”,进而更好的表达行为,提入了基于概率事件的学习模型,学习模型会根据用户的反馈把机器人的行为事件集归类为正向事件集、一般事件集和负向事件集。当机器人产生负向情绪时,根据学习模型,依据正向事件集产生行为,更换交互主题,转移用户的注意力,使交互气氛朝好的方向发展。4)在所研究内容的基础上,完整实现了一个类人机器人系统。该机器人具有类人的外形、肢体和面部表情,能够和人类进行多模态交互,目前在情感机器人的研究领域居于国内领先地位。实验表明,机器人和人类能够进行具有情感和自然和谐的交互。