随着智能机器人技术的不断发展,人机交互已成为一个新的研究领域。赋予机器人强大的交互能力已成为提升人机交互表现的重要前提,尤其是在接触式人机协作中,赋予机器人强大的意图理解能力已成为提升接触式人机协作柔顺性的必由之路。然而,在接触式人机协作中,由于当前柔性皮肤触觉传感器的研究并不成熟,再加上神经电信号（脑电信号、肌电信号）信号微弱、抗干扰性差等缺点的制约,接触式人机协作中的意图理解已成为制约接触式人机交互中机器人柔顺性的关键问题。因此,针对当前接触式人机交互在意图理解和柔顺控制方面所存在的共性问题,本文以人与机器人共同完成轨迹跟随的协作任为背景,进行了基于触力觉融合信息的人机交互与柔顺控制方法研究,研究内容主要包括:（1）接触式人-人协作意图表达方式分析与感知系统设计以人-人协作为出发点,研究人-人协作机理,分析接触式人-人协作意图表达方式,从多方式交互的角度去解决接触式人机协作中的意图理解问题;同时完成了触觉和力觉感知系统的设计,并对触觉传感器进行了性能测试与封装。（2）基于触力觉融合信息的操作意图描述定义与决策生成为了对接触式人机协作中操作者的操作意图进行全面的描述与定义,在采用传统六维力传感信息的基础上,增加了实验室自主研发的电容阵列柔性触觉压力传感器,通过采集人在操作过程中手部抓握图像,根据传感器的压力分布和大小来间接体现人的操作意图;首先,采用多模态信息融合技术来获取、描述与定义操作者的操作意图;然后,采用卷积神经网络对人的操作意图模式进行识别;最后,根据描述与定义的操作意图及操作意图模式识别结果进行决策生成。（3）基于触力觉融合信息的接触式人机协作柔顺控制方法研究在上述操作意图描述定义与决策生成的基础上,提出了一种基于触力觉融合信息的接触式人机协作柔顺控制策略,将能够反映操作意图模式切换的变量引入到控制系统中,设计了一种基于触觉反馈的变导纳控制器,实时调整机器人的虚拟阻尼参数,以响应操作者的控制意图;搭建了基于触觉反馈的变导纳控制实验平台系统,进行了接触式人机协作随动实验。实验结果表明,基于触觉反馈的变导纳控制策略能够较好的“理解”人的操作意图,极大地提升了接触式人机协作的柔顺性。