魏佳琪，刘华平，王博文，孙富春

（1. 河北工业大学 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室，天津 300130; 2. 清华大学 智能技术与系统国家重点实验室，北京 100084）

随着计算机技术的发展，人机交互的领域愈加广泛，机器人的情感理解能力逐渐成为衡量智能程度的标准。触觉是最基本交互方式之一，无论是对人类还是机器人，触觉信息都是与周围环境进行交互的重要媒介[1]。人们逐渐意识到，触觉可以用来调节情绪，增加人与人之间情感和信任，帮助建立良好的人机关系。同时，越来越多的人使用触摸功能的机器人完成医疗以及远程数学等任务。

图像和声音一直以来是情感状态识别的主流方式，但有些时候图像和语音并不能真实地反映出用户当时的情感状态。图像识别在计算量上特别大，而且非常依赖光照条件。比如在赛车时，由于头盔限制了图像的采集，并不能有效地利用图像识别出驾驶员的情感信号；语音识别同时也存在着缺陷，用户通过语音来表达情感时，常常伴随着语义的理解问题，需要通过语料的内容才能正确地判断说话人的情绪。因此，发展一种新的情感识别研究方向成为趋势。

触觉在复杂的社会信息中扮演着重要角色，情感识别正逐步成为人机交互领域研究的热点和发展方向[2]。人机情感交互让机器人更加了解人类的情绪，并做出相应的反馈。这也让触觉情感识别走进了人类生活。例如：智能家居能够通过触摸来识别出用户的情感，进而做出反应调整灯光或音乐；……