近年来,随着机器人技术突破与应用场景逐渐成熟,商用服务机器人的需求日益增多,而良好的人机交互性能是商用服务机器人取得市场成功的关键。本文以提升人机交互的合理性和体验感为目的,通过对机器人在实际使用过程中遇到的交互问题的调研和分析,展开了机器人人机交互关键技术的相关研究。主要研究内容包括:服务机器人屏幕定位方法、服务机器人语音交互优化、后台交互方案设计。具体如下:首先研究了机器人屏幕交互无法自适应用户身高的问题,提出了一种以人脸检测算法为核心的屏幕定位方法。先通过实验对比分析,确定采用HOG-ULBP特征作为表征人脸信息的描述符,然后针对复杂环境下人脸检测精度不高的问题,提出了一种改进的人脸检测算法,即先对图像进行GBVS-SD算法区域提取,减少无关区域的影响,再对所提取区域进行HOG-ULBP特征提取,最后使用SVM得到分类结果。实验结果表明,改进人脸检测算法的精度在复杂环境下有显著提升。采用该方法能够准确实现屏幕定位,成功率可达93.3%。其次,针对服务机器人语音交互中存在的若干问题进行了优化。其一是利用人体检测结果作为语音交互自开启与关闭的条件,加强交互智能性;其二是通过改进的双门限语音端点检测算法实现非接触式连续语音识别,提高了交互的便捷性;其三是对常见的语音去噪算法进行研究,综合对比去噪效果与时间等因素,选择快速RLS算法作为语音交互降噪算法,提高了语音可懂度。再次,为解决服务机器人单平台交互的局限性,搭建了一个基于Spring MVC框架的后台交互服务器,实现了与机器人的远距离命令交互并对其数据进行监测,保证了机器人正常运行。最后,对系统平台进行搭建,实现机器人Android交互端的具体功能,并在机器人实体上进行各种交互功能的测试与验证。测试结果表明,本文提出和优化的人机交互方式能更好地为用户提供交互体验。