传感器、运动跟踪传感器和数字转换器、触觉传感器、压力传感器及味道/气味传感器等。以触觉传感器为例，传感器主要是指机器人中模仿触觉功能的传感器，以触觉交互来增强人机交互的自然性，让用户可以在熟悉的感觉之下进行互动。若按其功能分类，又可以细分为接触觉传感器、力—力矩觉传感器、压觉传感器和滑觉传感器。目前，传感器人机交互已被应用到各行各业，如航天航空业、制造业、建筑业等。
4.多通道人机交互
多通道人机交互是指通过多通道组合多个形式。人类基本的“通信”渠道以视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉为主，而人机交互时包括但不限于这些形式。多通道的方式是为了整合不同组合的语音、手势、面部表情及其他非传统模式的输入。所以在使用多通道交互时，信号的输入和传递需要依靠多个不同的传感器，以此来保证信号的独立性。在实践中，最后的信号整合更是需要进行维度、功能、格式及时间等的校正。在医学上，已经引入了多通道人机交互——机器人手术，通过传感器、神经成像技术等来追求更高的精度。
八、生物特征识别（Biometric Recognition）
生物特征识别也称为生物测定学，运用数理统计的方法对生物进行分析。简单来说，就是利用生物特征来区分生物个体，根据个人特征来进行个人身份验证或身份证明。基于生物特征的特点，又可将其分为两类：生理特征和行为特征。其中，生理特征表示人生来就有的特点，如人脸、指纹、虹膜和DNA等；而行为特征是指人后天养成的习惯，如签名笔迹、走路姿势等。
生物特征识别就是利用这些特征完成身份识别。一般情况下采用比对法，即将采集到的生物特征与数据库中的特征模板进行比对，以此来确定待识别者的身份。典型的生物特征识别方法有指纹识别、手形识别、人脸识别、耳廓识别、虹膜识别、视网膜识别、声音识别、温谱识别、签名识别、步态识别、击键力度/节奏识别、DNA识别、体味识别和脚印识别等。
然而，单一的生物特征识别系统在实际应用中具有局限性，为了提高系统的性能，多生物特征识别开辟了一个新的方向。其主要运用数据融合方法，结合多种生理特征和行为特征进行身份鉴定，进一步提高了识别的精确度和系统的安全可靠性。其中，数据融合指的是对多源信息进行有效的融合处理，主要通过数据层、特征层及决策层的融合来做出最优决策。多生物特征识别系统一般可以采用以下两种方式工作：多个同一生物的特征融合和多种不同生物特征的融合（见图
3.11）。多生物特征识别技术拥有极大的研究空间，身份识别系统更是可以嵌入到硬件设备之中，为生活带来更多的便利和体验。
图3.11
九、VR/AR（Virtual Reality／Augmented Reality）
从概念上来说，VR技术即虚拟现实技术，让计算机构造出拥有视觉、听觉、嗅觉等多种感觉的虚拟世界。有别于VR，AR技术作为现实增强技术，致力于将现实与虚拟的结合，不仅用VR技术来模拟现实世界，同时通过计算机图形学和视觉技术增强现实感。换一种方式来说，VR呈现的场景都是虚构的，而AR则是实物与虚拟的结合体。
这两种技术都分别为人类带来了不一样的感官体验，可以说人人都体验到了其中的乐趣。以AR技术应用为例，2016年，支付宝推出了基于增强现实技术的“实景红包”。用户基于“LBS+AR+红包”的方式发、抢红包，在同时满足地理位置和增强现实实景扫描两个条件之后，用户可以按照线索图和地理位置的提示来寻找、领取红包。
像VR/AR这样的新科技逐渐深入人们的日常生活之中，所以VR/AR时代也被称为第三代互联网时代。VR/AR技术的日渐成熟也带动了大批新的产业的发展，其在各个领域也得到了广泛应用，如表3.2所示。
表3.2 各领域应用VR/AR技术情况
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