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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种人与机器人双向认知安全交互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：CN118438447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202410638542.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种人与机器人双向认知安全交互方法是由裴云强;王国庆;唐启航;唐佳磊;张凯越设计研发完成，并于2024-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人与机器人双向认知安全交互方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人与机器人双向认知安全交互方法，基于增强现实和生理信号的框架，提出了一种生理信号驱动的增强现实中人与机器人的双向认知安全交互策略。一方面通过传感器实时收集人的生理信号，并构建一个生理数据驱动的感知预测模型，用于感知人的平均安全指数，机器人根据平均安全指数进行行为自适应调整，这样增强机器人对人体状态感知安全性等的认知，另一方面，利用三种增强现实技术增强人对机器人意图和工作环境的认知。这样，在进行人与机器人的“交接任务”等安全交互时，不仅满足机器人行为等的安全设计指南，而且还可以通过双向意图认知动态调整机器人行为，从而在保证效率的同时构建安全的交互空间。

本发明授权一种人与机器人双向认知安全交互方法在权利要求书中公布了：1.一种人与机器人双向认知安全交互方法，其特征在于，包括以下步骤： 1、训练感知模型; 1.1、生理信号采集; 在手部任务交接任务中，通过生理信号采集设备实时采集多名被测人员与机器人交互时的皮肤电反应信号即GSR信号和光电容积描记信号即PPG信号； 1.2、数据预处理; 首先，进行分段：将获取的GSR信号和PPG信号分别按照窗口大小为w秒，窗口移动步长为秒进行切割，得到n个GSR信号样本以及n个PPG信号样本； 然后，进行安全或不安全标签标记：对n个GSR信号样本以及n个PPG信号样本根据被测人员报告的安全或不安全的感受进行标签标记，安全为1，不安全为0； 然后，在n个GSR信号样本以及n个PPG信号样本中，随机分别选取同一时间窗口的个标签为安全的样本，构成对安全样本对并放入训练集中，随机分别选取同一时间窗口的个标签为不安全的样本，构成对不安全样本对并放入训练集中； 最后，进行滤波：对选取的对安全样本对以及对不安全样本对中，每个GSR信号样本应用中值平滑滤波器进行预处理，每个PPG信号样本应用三阶巴特沃斯滤波器预处理； 1.3、构建感知模型并训练; 构建包括一个交叉注意力模块以及一深度神经网络的感知模型，并进行训练： 1.3.1、从训练集中选取一对安全样本对或不安全样本对送入交叉注意力模块，将其中的GSR信号样本作查询项，PPG信号样本用作键项和值项，通过计算交叉注意力权重计算出融合了PPG信息的GSR表示，将其中的PPG信号样本作查询项，GSR信号样本用作键项和值项，通过计算交叉注意力权重计算出融合了GSR信息的PPG表示； 1.3.2、将GSR表示与PPG表示组合为特征矩阵并送入深度神经网络进行特征提取并进行预测，得到预测结果，根据预测结果与样本标签的损失，对深度神经网络参数进行更新； 重复步骤1.3.1、1.3.2，直到达到设定的迭代次数或者预测结果与样本标签的损失小于设定的阈值，完成感知模型的训练； 2、机器人对人的感知安全性进行认知; 2.1、平均安全指数计算; 首先，对于用户，按照步骤1.1获得GSR信号以及PPG信号，然后按照窗口大小为w秒，窗口移动步长为秒进行切割，并将切割出的GSR信号样本应用中值平滑滤波器进行预处理，将分割出的PPG信号样本应用三阶巴特沃斯滤波器预处理； 然后，将当前时刻的GSR信号样本以及PPG信号样本送入步骤1训练完成的感知模型中，得到预测结果，即1或0； 最后，将当前时刻的预测结果与之前倒数k个预测结果进行平均，得到平均安全指数，这样每隔秒输出一个平均安全指数； 2.2、机器人根据平均安全指数进行行为自适应调整; 当平均安全指数低于0.1，调整交互距离和机器人运动速度，平均安全指数低于0.6但高于或等于0.1只调整交互距离，当平均安全指数高于或等于0.6，不做调整； 3、利用增强现实技术增强人对机器人意图和工作环境的认知; 在语音提示型即通过机器人发出语言提示引导用户执行交接动作基础上，机器人还通过以下三种增强现实技术可视化内容来描述机器人的状态和行为即机器人意图可视化： 动作完成展示型：实时显示机器人机械臂的动作完成情况，其中，显示100%表示机器人机械臂已到达交接点； 结束姿态预览型：显示机器人机械臂的最终交接姿势，当机器人机械臂达到最终交接姿势时，表示它已经到达了交接点； 轨迹预览型：显示机械臂从起始位置到交接位置的运动轨迹，该轨迹的完成标志着机械臂已到达交接点。

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