智能服务机器人可信交互关键技术

引言

随着人工智能技术的快速发展，智能服务机器人已广泛应用于医疗护理、家庭服务、商业咨询等领域。然而，2022年国际机器人联合会统计数据显示，34%的用户对机器人服务存在信任疑虑，主要源于交互安全性不足（23%）、情感理解偏差（29%）和隐私泄露风险（18%）。本项目聚焦可信交互关键技术研究，旨在解决身份认证可靠性、情感交互自然度、信息传输安全性和服务可信度评估等核心问题。

关键词 ：可信交互；混沌加密；动态信任模型；多模态融合

2. 项目实施的目的、意义

智能服务机器人可信交互研究聚焦三大核心：

1. 拟人化交互

- 多模态融合（语音/语义/情感）

- 上下文理解与记忆强化

2. 可信赖服务

- 动态决策与个性化适配

- 数据安全防护体系

3. 智能化演进

- 持续学习与人机协作优化

- 伦理约束机制

研究成果推动人机共融生态建设，为医疗、康养等领域提供安全可信的智能服务支撑。

3. 项目研究内容和拟解决的关键问题

3.1 项目研究内容

3.1 项目研究内容

聚焦智能服务机器人可信交互核心技术突破，重点攻关以下方向：

1. 信任感知安全交互 ：动态信任评估模型构建，融合多源行为数据与智能算法，实现个性化风险预警与安全决策。

2. 隐私语音情感交互 ：轻量化语音情感识别模型研发，集成混沌加密与双向学习机制，保障情感交互隐私与适应性。

3. 多模态身份认证 ：基于生物特征分层融合（人脸/语音），构建特征-匹配-决策三级架构，实现高精度视听交互认证。

4. 多维可信信息评估 ：结合信息传播理论与自然语言处理，设计跨模态可信度动态评估体系，构建人-机-网安全信息链路。

3.2. 拟解决的关键问题

智能服务机器人五大核心技术方向

情感交互：多模态情感识别模型构建与拟人化反馈机制

语言交互：上下文感知的自然语言理解与动态对话生成

可信交互：透明化决策解释与动态信任评估模型

个性交互：用户画像实时建模与自适应服务推荐 】

安全交互：数据加密传输与隐私合规性框架

4. 关键技术创新研究

3.1 基于信任感知的安全个性化交互

采用改进的神经模糊控制系统，建立包含语音特征（MFCC系数）行为模式（运动轨迹标准差）和环境参数（光照强度、噪声）的三维信任评估模型。引入动态惩罚因子算法，当检测到异常行为（如非法操作频率>3次/分钟）时系统自动触发安全协议，切换至受限交互模式。

3.2 混沌加密语音情感交互技术

开发基于Lorenz吸引子的可变参数混沌加密系统，实现语音特征的实时混淆处理。情感识别模块采用轻量级BiLSTM网络，通过注意力机制融合韵律特征（基频方差）、频谱特征（Mel带能量）和语义特征（情感关键词频次

3.3 多模态视听身份认证

提出特征层-匹配层-决策层的三级融合架构：在特征层融合人脸DCT系数（提取前100个低频分量）与声纹MFCC参数；匹配层采用改进的DS证据理论计算相似度；决策层设置动态阈值（初始值为0.75），根据历史交互数据自动调整认证严格度。

本研究构建了四层技术架构：（1）感知层集成多模态传感器网络；（2）处理层部署神经模糊控制与混沌加密算法；（3）决策层实现多层级特征融合；（4）应用层建立可信度评估指标体系。该架构通过模块化设计确保各技术组件协同工作，满足动态环境下的实时交互需求。

5、项目实施方案·

4.1. 项目研究技术路线

理论研究结合关键技术攻关交叉进行的总体技术路线展开工作。 1.理论研究。研究情景感知理论，在真实环境中进行多元信息采集。研究语音、行为综合信任价值，结合神经模糊 控制等方法进行可靠分析。研究语音中的情绪变化，并对语音进行混沌加密。通过人脸图像、语音参数，研究多模 态身份识别。研究网络文本信息可信度。 2.关键技术攻关。基于理论研究剖析国内外相关产品，和相关企业、研究院所合作进行关键技术攻关。

6.结论

本研究围绕智能服务机器人可信交互的拟人化、可靠性与进化能力展开，突破多模态感知融合、动态决策优化及安全防护等关键技术，构建了兼顾自然交互与可信服务的技术体系。研究成果为人机协作生态奠定了安全可控的理论基础，未来将深化场景自适应与伦理约束机制研究，推动智能服务向医疗、康养等民生领域规模化落地。

本项目受2024年国家级创新创业项目资助，项目编号：202413604015