智能扫地机虚实融合场景的渐进式隐私计算方法及系统

本发明提供智能扫地机虚实融合场景的渐进式隐私计算方法及系统，涉及扫地机技术领域，包括通过多模态传感器采集室内空间数据，经纠缠态配准网络和图神经网络构建场景知识图谱。然后，基于深度强化学习和零知识证明对图谱进行分级加密，并通过联邦学习生成不同隐私保护强度的场景数据版本。最后，在安全多方计算环境中进行路径规划，并利用神经符号推理和图注意力网络优化清扫策略。本发明能够在保障用户隐私的前提下，实现智能扫地机的场景理解和路径规划，提高清扫效率，提升用户体验。