一种基于多模态意图感知和生理信号的自适应安全规划方法

本发明提供了一种基于多模态意图感知和生理信号的自适应安全规划方法，本发明通过视觉、IMU、和生理信号等多模态信息的融合，实现准确的意图感知和运动轨迹预测，从而在安全裕度和效率之间取得平衡，通过融合人类行为意图预测、生理状态反馈与环境感知数据，结合意图预测的提前规划与生理反馈的即时调整，应对突发动作与环境变化。利用特征融合和人体意图分类算法动态调整机器人或机械臂的行为，有效降低碰撞概率，在保证安全性的同时优化人机协作效率与用户舒适度。