基于深度学习的人形机器人体感控制系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习的人形机器人体感控制系统及方法。方法包括：通过可穿戴设备和环境传感器采集用户生理数据与环境信息，结合音频和视觉数据实现全模态同步采集。系统对采集到的声音进行降噪处理，提取语音指令并识别非语言声音特征以判断用户生理状态；通过人体检测和姿态识别算法解析用户姿势和手势意图。进一步融合多模态数据，结合场景上下文和安全验证回路精准判断用户意图，并构建多维状态空间和原子动作库，设计复合奖励函数实现机器人动作的智能决策与执行。系统包含多模态数据采集模块、用户意图理解模块、动态动作规划模块、安全监控与异常处理模块以及持续学习与协同优化模块，可有效提升机器人在复杂家庭场景下的意图识别精度、环境适应性及任务执行效率，为老年人提供智能化、个性化的家庭服务支持。