摘要
本发明涉及智能机器人技术领域,具体涉及一种服务机器人智能情感交互方法,通过服务机器人上的多模态传感器采集用户的情感相关数据,基于深度学习模型对采集的数据进行分析,提取用户的情感特征,并通过时间序列分析算法预测未来的情感变化,根据当前和预测的情感状态,服务机器人通过情感决策系统生成个性化的交互策略,系统采用基于强化学习的自适应算法,使交互策略能够随着用户情感的变化不断优化,机器人结合用户的情感反馈,利用自学习机制对长期交互数据进行建模和优化,逐步提高情感响应的精准度和交互效果;本发明,有效解决了现有技术中情感识别不准确、交互策略不灵活和缺乏自适应优化的问题,显著提升服务机器人与用户的互动体验。
技术关键词
服务机器人
情感特征
情感反馈
长短期记忆网络
深度学习模型
语音情感分析
多模态数据融合
面部表情识别
多模态传感器
决策系统
预测情感状态
交互动作
策略优化模型
消除背景噪声
系统为您推荐了相关专利信息
深度强化学习
SAC算法
规划系统
决策规划方法
车辆
深度学习模型
微调系统
子模块
异构设备
微调方法
失稳预测方法
深度学习模型
掌子面
时序预测模型
多源异构数据
深度学习模型
船舶位置信息
数据
船舶自动识别系统
构建数学模型