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龍圖騰網獲悉深圳市啟明云端科技有限公司申請的專利一種陪伴機器人的多模式交互方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120316722B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510781638.1，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權一種陪伴機器人的多模式交互方法是由張國富;穆允翔;李輝設計研發完成，并于2025-06-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種陪伴機器人的多模式交互方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種陪伴機器人的多模式交互方法，涉及機器人交互技術領域，本發明通過多模態量子態編碼，將語音、視覺、觸覺信號轉換為量子態并動態融合情感權重，構建統一量子表征；動態量子決策引擎基于量子測量理論，實時分析環境噪聲與用戶情感強度，通過動態模態權重分配生成適應性策略，解決多模態指令沖突；全息強化學習優化結合量子加速計算與經典強化學習，動態調整獎勵函數權重，并通過量子隧道效應實現跨模態知識遷移，持續優化系統策略。本發明解決了傳統多模態交互系統模式切換僵化、情感識別誤差率高及反饋策略缺乏自適應優化等問題，提升了交互效率和用戶體驗。

本發明授權一種陪伴機器人的多模式交互方法在權利要求書中公布了：1.一種陪伴機器人的多模式交互方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、多模態量子態編碼，將語音、視覺、觸覺信號通過仿生脈沖神經網絡轉換為量子態，并動態融合情感權重，構建統一量子表征，為決策提供情感與環境特征輸入； S2、動態量子決策引擎，基于量子測量理論，實時分析環境噪聲與用戶情感強度，通過動態模態權重分配生成適應性策略，解決多模態指令沖突，確保交互決策的實時性與準確性； S3、全息強化學習優化，結合量子加速計算與經典強化學習，動態調整獎勵函數權重，并通過量子隧道效應實現跨模態知識遷移，持續優化系統策略，提升長期個性化適配能力與能效比； 所述S1的具體過程如下： 語音信號通過耳蝸濾波模型轉化為脈沖序列，時間分辨率±0.5ms； 視覺數據通過Gabor濾波器組提取邊緣特征，生成方向選擇性脈沖簇； 觸覺反饋編碼為脈沖相位調制信號，相位差與壓力梯度成正比； 通過受控量子糾纏門生成跨模態疊加態：，其中，為多模態信號在量子空間的疊加態，CQEG表示受控量子糾纏門，為語音信號的量子態，為量子態的張量積，用于組合不同模態的量子態，為視覺信號的量子態，為繞z軸的量子旋轉門操作，為觸覺信號的量子態； 利用情感權重動態融合機制，通過實時分析用戶情感強度調整各模態量子態的疊加權重，提升情感表征的細膩度； 所述S1中情感權重動態融合機制的具體操作步驟如下： 提取語音基頻標準差、視覺微表情強度、觸覺壓力變化速率作為情感特征； 構建情感權重矩陣，為時刻t的情感權重矩陣；分別為語音模態的實時權重、視覺模態的實時權重及觸覺模態的實時權重； 權重計算函數為：，其中為第i個模態在時刻t的權重，j為模態索引；為第i模態的情感強度；為溫度系數； 將權重矩陣融入量子態構建，調整基態振幅與糾纏態相位。

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