本發(fā)明涉及智能機器人，尤其涉及一種服務機器人智能情感交互方法。

背景技術：

1、隨著人工智能和機器人技術的不斷發(fā)展，服務機器人在日常生活中的應用日益廣泛，涵蓋了家庭助理、醫(yī)療護理、客戶服務等多個領域。在這些場景中，情感交互作為人機交互的重要組成部分，能夠有效提升用戶的使用體驗。服務機器人通過與用戶進行情感交流，可以提供更加貼心、個性化的服務，使用戶在互動過程中感受到關懷與理解。因此，如何通過先進的算法和技術手段提升服務機器人對用戶情感狀態(tài)的識別、分析及響應能力，成為智能機器人領域的研究熱點。

2、然而，現(xiàn)有的服務機器人在情感交互方面仍存在多個技術問題。首先，多模態(tài)情感數(shù)據(jù)的采集和處理往往缺乏統(tǒng)一的融合機制，導致情感識別的準確性不高。其次，現(xiàn)有的情感交互策略大多采用預設規(guī)則，無法根據(jù)用戶的情感變化進行實時調(diào)整，交互過程缺乏靈活性和個性化。此外，缺乏有效的自學習機制，使得機器人無法根據(jù)長期的情感交互經(jīng)驗進行自我優(yōu)化，難以應對用戶長期情感狀態(tài)的變化。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種服務機器人智能情感交互方法。

2、一種服務機器人智能情感交互方法，包括以下步驟：

3、s1，情感數(shù)據(jù)采集：通過服務機器人上的多模態(tài)傳感器采集用戶的情感相關數(shù)據(jù)，所述傳感器包括面部表情識別攝像頭、語音情感分析麥克風和肢體動作監(jiān)測器，同時利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術對采集的情感數(shù)據(jù)進行預處理；

4、s2，情感狀態(tài)分析：基于預訓練的深度學習模型對經(jīng)過預處理的情感數(shù)據(jù)進行分析，提取用戶的情感特征信息，所述情感特征包括愉悅度、緊張度、注意力水平及情感波動趨勢，深度學習模型結合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和長短期記憶網(wǎng)絡對靜態(tài)和動態(tài)情感信息進行識別；

5、s3，情感狀態(tài)預測：基于用戶的當前情感狀態(tài)和歷史情感數(shù)據(jù)，利用時間序列分析算法對未來情感變化進行預測，并根據(jù)預測結果為后續(xù)交互生成基礎數(shù)據(jù)；

6、s4，交互策略生成：根據(jù)用戶當前情感狀態(tài)和預測的情感變化結果，服務機器人通過情感決策系統(tǒng)生成個性化的交互策略，所述交互策略包括語音交互、動作模仿及情感安慰，策略生成過程中采用基于強化學習的自適應算法，使策略隨著用戶情感的變化不斷優(yōu)化；

7、s5，情感交互實施：服務機器人根據(jù)生成的策略與用戶進行實時交互，所述交互行為包括語音對話、體態(tài)調(diào)整和主動娛樂，同時通過多模態(tài)傳感器對用戶的情感反饋進行監(jiān)測；

8、s6，反饋學習與策略優(yōu)化：通過自學習機制，服務機器人根據(jù)用戶在情感交互過程中的反饋，自動調(diào)整未來的情感交互策略，所述自學習機制結合用戶長期交互數(shù)據(jù)進行優(yōu)化，提高情感響應的精準度和交互效果。

9、可選的，所述s1具體包括：

10、s11，面部表情數(shù)據(jù)采集：通過服務機器人上的面部表情識別攝像頭實時采集用戶的面部圖像，所述面部圖像通過預訓練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行預處理，提取面部特征點；

11、s12，語音情感數(shù)據(jù)采集：通過語音情感分析麥克風，采集用戶的語音信號，采集過程中通過濾波器消除背景噪聲，保證語音清晰度，隨后對采集到的語音信號進行mel頻率倒譜系數(shù)提?。?/p>

12、s13，肢體動作數(shù)據(jù)采集：通過安裝在服務機器人上的肢體動作監(jiān)測器,采集用戶的肢體動作數(shù)據(jù)，所述肢體動作監(jiān)測器包括加速計和陀螺儀，肢體動作數(shù)據(jù)經(jīng)過卡爾曼濾波算法進行去噪和平滑處理；

13、s14，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：利用基于貝葉斯推理的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術，將面部圖像、語音信號和肢體動作數(shù)據(jù)的情感特征進行融合；

14、s15，數(shù)據(jù)預處理：在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合后，對融合的多模態(tài)情感數(shù)據(jù)進行噪聲過濾和標準化處理。

15、可選的，所述s2具體包括：

16、s21，情感特征數(shù)據(jù)輸入：將經(jīng)過s15預處理后的多模態(tài)情感數(shù)據(jù)作為深度學習模型的輸入，多模態(tài)情感數(shù)據(jù)包括面部表情特征向量、語音特征向量和肢體動作特征向量，在輸入深度學習模型前，對各模態(tài)數(shù)據(jù)進行向量化組合，形成綜合特征向量；

17、s22，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡處理靜態(tài)情感特征：對于輸入的綜合特征向量x中的靜態(tài)情感數(shù)據(jù),采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行靜態(tài)情感特征提??；

18、s23，長短期記憶網(wǎng)絡處理動態(tài)情感特征：對于輸入的動態(tài)情感特征(如語音和肢體動作),通過長短期記憶網(wǎng)絡進行時序分析，提取情感變化特征；

19、s24:情感特征融合與提取：將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡處理的靜態(tài)特征和長短期記憶網(wǎng)絡處理的動態(tài)特征進行融合，生成最終的情感特征向量；

20、s25：情感特征分類與輸出：利用基于預訓練的支持向量機的分類模型對最終的情感特征向量進行分類，識別用戶的情感狀態(tài)(如愉悅、緊張、疲勞等)。

21、可選的，所述s3具體包括：

22、s31，歷史情感數(shù)據(jù)建模：將用戶的歷史情感數(shù)據(jù)進行時序建模，輸入數(shù)據(jù)為s24生成的情感特征向量，歷史情感數(shù)據(jù)包括多個時間點的情感特征，形成時間序列；

23、s32，情感狀態(tài)變化預測：基于s31的歷史數(shù)據(jù)模型，采用時間序列分析算法預測用戶情感狀態(tài)的未來變化；

24、s33，情感波動幅度計算：根據(jù)s32的預測結果，計算未來情感狀態(tài)的波動幅度；

25、s34:情感變化方向預測：基于情感波動幅度，預測情感狀態(tài)的變化方向，情感變化方向通過計算特征向量的角度變化進行判斷；

26、s35:情感預測結果生成：根據(jù)情感狀態(tài)的未來波動幅度和變化方向，生成情感預測結果。

27、可選的，所述s4具體包括：

28、s41，情感決策系統(tǒng)初始化：情感決策系統(tǒng)通過強化學習算法初始化，初始狀態(tài)設定為用戶當前的情感狀態(tài)和服務機器人采取的所有交互動作的集合；

29、s42，即時獎勵函數(shù)定義：在強化學習中定義即時獎勵函數(shù)，其目標是通過最大化用戶情感正向反饋來優(yōu)化交互策略；

30、s43，策略優(yōu)化：采用q-learning算法對交互策略進行優(yōu)化，通過不斷更新q值函數(shù)來選擇最優(yōu)的交互動作；

31、s44，自適應策略生成：根據(jù)q-learning算法更新后的q值函數(shù)，情感決策系統(tǒng)生成自適應的個性化交互策略；

32、s45，策略動態(tài)調(diào)整：隨著用戶情感狀態(tài)的變化，情感決策系統(tǒng)根據(jù)用戶的實時反饋不斷調(diào)整策略。

33、可選的，所述s5具體包括：

34、s51：語音對話交互：根據(jù)s44生成的個性化交互策略，服務機器人通過語音合成系統(tǒng)與用戶進行實時對話，語音對話的內(nèi)容和語調(diào)由交互策略控制；

35、s52，體態(tài)調(diào)整交互：服務機器人根據(jù)交互策略調(diào)整自身的體態(tài)姿勢，通過動作模擬與用戶進行非語言的情感交互；

36、s53，主動娛樂交互：服務機器人根據(jù)用戶的情感狀態(tài)，主動提供娛樂交互，例如播放音樂、展示視頻或進行小游戲。

37、可選的，所述s6具體包括：

38、s61，情感反饋數(shù)據(jù)采集：在每次情感交互過程中，服務機器人通過多模態(tài)傳感器(面部表情攝像頭、語音麥克風、肢體動作監(jiān)測器)采集用戶的實時情感反饋數(shù)據(jù)；

39、s62，反饋數(shù)據(jù)與策略的關聯(lián)分析：通過自學習機制，將情感反饋數(shù)據(jù)與當前的交互策略進行關聯(lián)分析，確定當前交互策略對用戶情感狀態(tài)的影響；

40、s63，策略優(yōu)化模型更新：基于s62中的關聯(lián)分析結果，采用強化學習中的q-learning算法，對情感交互策略進行優(yōu)化調(diào)整；

41、s64，長期交互數(shù)據(jù)建模：通過持續(xù)采集用戶的長期交互數(shù)據(jù)，建立用戶情感變化的長期模型，預測用戶的長期情感變化趨勢。

42、可選的，所述s42中的即時獎勵函數(shù)進一步包括：

43、s421，情感反饋權重調(diào)整：在計算即時獎勵時，結合不同情感反饋的權重對獎勵值進行調(diào)整，服務機器人根據(jù)用戶的面部表情、語音語調(diào)和肢體動作的反饋數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整權重；

44、s422，實時情感狀態(tài)評估：在交互過程中，服務機器人實時評估用戶的情感狀態(tài)。

45、可選的，所述步驟s53中的主動娛樂交互進一步包括：

46、s531，情感狀態(tài)驅(qū)動的娛樂內(nèi)容選擇：服務機器人根據(jù)用戶當前的情感狀態(tài)，主動推薦不同類型的娛樂內(nèi)容，例如音樂、視頻或小游戲，娛樂內(nèi)容的選擇依據(jù)用戶的情感狀態(tài)進行個性化推薦，例如當用戶處于緊張狀態(tài)時，推薦舒緩音樂，當用戶情感積極時，推薦互動性強的游戲或視頻；

47、s532：娛樂交互反饋監(jiān)測：在提供娛樂內(nèi)容的同時，服務機器人實時監(jiān)測用戶的情感反饋，分析用戶對當前娛樂內(nèi)容的情感反應。

48、本發(fā)明的有益效果：

49、本發(fā)明，通過面部表情、語音和肢體動作的多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)采集，綜合了多種情感線索，使得服務機器人能夠在不同交互情境下準確捕捉用戶的情感變化。通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術，消除了單一模態(tài)可能帶來的情感識別偏差，進一步增強了情感分析的準確性。此外，標準化處理和噪聲過濾保證了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和可靠性，即便在復雜的環(huán)境中，機器人也能保持高效的情感識別能。

50、本發(fā)明，通過結合強化學習中的q-learning算法，能夠根據(jù)用戶的情感反饋動態(tài)調(diào)整交互策略。服務機器人通過即時獎勵機制和情感反饋權重調(diào)整，實時優(yōu)化交互策略，確保與用戶情感狀態(tài)的持續(xù)同步。在交互過程中，機器人不僅能夠選擇最佳的語音、體態(tài)和娛樂互動方式，還可以通過不斷學習積累的用戶反饋數(shù)據(jù)，逐步優(yōu)化自身的行為，使交互更加自然且富有個性化。

51、本發(fā)明，通過自學習機制結合用戶長期情感交互數(shù)據(jù)，建立了長期情感預測模型。該機制不僅能夠?qū)崟r監(jiān)測用戶的情感反饋，還能夠在長期互動中逐步學習用戶的情感變化趨勢，從而優(yōu)化未來的交互策略。通過此機制，服務機器人在多次與同一用戶的情感交互中，能夠不斷提高情感響應的精準度，使得長期交互更加符合用戶的個性化需求，并提升用戶體驗的滿意度和沉浸感。