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龙图腾网获悉北京中联国成科技有限公司申请的专利基于深度学习的人形机器人体感控制系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120395905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510879803.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于深度学习的人形机器人体感控制系统及方法是由张坦;唐力;费天雨设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的人形机器人体感控制系统及方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权基于深度学习的人形机器人体感控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的人形机器人体感控制方法，其特征为： 步骤S1、通过可穿戴设备动态采集用户心率、体温及步态压力，并基于动作复杂度自适应调整采样频率，同时部署环境传感器实时获取标准化的温湿度、地面摩擦系数及光照强度数据，结合可穿戴设备与机器人麦克风阵列的音频同步采集声音，以及固定摄像头与机器人本体视觉的多视角图像捕捉，实现用户生理状态、环境信息与行为数据的全模态同步采集； 步骤S2、对采集到的声音进行降噪处理以提取纯净用户语音，通过语音识别技术将其转换为文字，再结合多模态大模型进行方言适配和语义纠正以准确理解用户指令；同时利用语音分离技术从音频中提取咳嗽、急促喘息、跌倒非语言声音特征，基于语音向量化模型与支持向量机构建的分类模型进行生理状态识别，最终实现综合判断，为后续交互提供精准的多维度语音分析结果； 步骤S3、对固定摄像头和机器人摄像头拍摄的图片进行实时人体检测，筛选出包含用户的有效图像，随后提取5秒内每秒的关键帧输入多模态大模型，精准识别用户姿势和手势并转化为文字描述，同时结合预建的老年群体特定手势数据库进行匹配验证，若未匹配到已知手势则标记为无，最终实现对用户姿态和手势意图的全面解析； 步骤S4、融合多模态数据实现用户意图的精准判断，首先结合场景上下文构建环境认知，随后将穿戴设备采集的心率、体温、步态压力生理数据、包括温湿度、地面摩擦系数、光照强度的环境传感器信息、语音指令、生理状态、用户姿势、特定手势以及时空行为特征进行标准化处理，并通过算法计算意图概率，最终由安全验证回路对高风险指令进行二次确认，确保在复杂家庭场景下对用户真实意图的可靠理解与安全响应； 步骤S5、实现机器人动作的智能决策与执行，首先构建包含机器人状态、物品状态、用户状态和环境状态的多维状态空间，并定义由基础移动、手部操作和宏观交互动作组成的原子动作库，同时设计融合任务完成奖励、距离惩罚、时间效率惩罚、抓取稳定性奖励和用户舒适度奖励的复合奖励函数，最终通过动作模型和判断模型的协同优化，在安全约束下实现动态任务分解与高适应性执行； 步骤S6、动态更新机器人动作策略学习模型，建立持续学习机制，以下情况下触发模型更新： 当任务失败或用户反馈负面时，触发局部参数更新，仅调整最后一层网络参数以保持稳定性； 多个机器人共享非隐私经验，通过差分隐私保护用户身份，全局模型聚合周期为7天，同步各机器人的知识进化。

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