基于AR眼镜的多模态大模型的主动交互系统的制作方法

本发明涉及增强现实交互，具体为基于ar眼镜的多模态大模型的主动交互系统。

背景技术：

1、随着ar技术的快速发展，用户期望获得更自然、直观的交互体验。然而，现有的ar交互系统多依赖单一的交互方式，如视觉或语音，这在多变的使用环境中可能受限，无法满足用户对于高效、准确交互的需求。此外，单一模态可能因环境噪声、用户行为的变化等因素而降低交互的准确性和可靠性；

2、为了克服单一交互模态的局限，多模态交互系统应运而生，它能够结合视觉、语音、手势等多种交互方式，提供更加丰富和适应性强的用户体验。但是，多模态系统在实际应用中面临着数据融合、模态选择、不确定性处理等技术挑战。如何有效地整合来自不同模态的信息，以及如何在不同场景下智能地选择合适的交互模态，是实现高效多模态交互系统的关键问题。此外，现有系统在处理模糊或不确定的交互命令时，往往缺乏有效的策略来提高交互的准确性。

3、为了解决上述缺陷，现提供技术方案。

技术实现思路

1、本发明的目的在于解决现有ar交互系统中单一模态局限性、多模态信息融合复杂性以及不确定性交互命令处理效率低下的问题，而提出基于ar眼镜的多模态大模型的主动交互系统。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、基于ar眼镜的多模态大模型的主动交互系统，包括：

4、确定模块，用于根据应用场景和用户需求，选择最对应的主交互模态，具体过程如下：

5、通过问卷及使用历史方式收集用户对不同交互模态的偏好和习惯，利用ar眼镜的传感器确定当前环境和场景；

6、根据环境特点评估不同模态的准确性和适用性；

7、为每种交互模态设定优先级，并结合用户需求和环境适应性；

8、根据优先级和场景评估结果选择主交互模态；

9、设计策略用于实现在主模态不适用或需求变化时平滑切换到其他模态；

10、根据选择的模态适配用户界面，确保直观交互；

11、监控用户交互行为和反馈，评估主模态的有效性，并在需要调整时进行交互模态的调整选择；

12、利用机器学习不断优化模态选择策略，适应用户需求；

13、在收集和处理用户数据时，确保符合安全标准，提供透明的用户数据使用政策，并允许用户控制自己的数据；

14、交互分析模块，用于对主交互模态形成的交互命令进行分析；

15、辅助分析模块，用于对交互分析模块分析的不确定交互命令通过辅助交互模态进行确定；

16、决策模块，用于采用机器学习和模式识别技术，综合分析所有交互模态信息，确定最终交互命令。

17、进一步的，所述交互分析模块对主交互模态形成的交互命令进行分析的具体步骤如下：

18、清洗数据，去除噪声和异常值，标准化数据格式；

19、从数据中提取对应的特征；

20、应用nlp、计算机视觉或运动跟踪技术解析交互命令；

21、对识别的交互意图进行评分，判断准确性和可靠性；

22、结合用户历史行为和环境因素验证交互意图；

23、识别不确定性或模糊性，准备触发辅助交互模态，当置信度低于阈值时，请求并触发辅助分析模块；

24、根据分析结果优化交互命令，提高清晰度和准确性；

25、暂存分析后的命令和置信度供决策模块使用；

26、设计反馈机制，根据用户反馈调整分析参数；

27、检查不同模态间的信息一致性，增强可靠性。

28、进一步的，所述交互分析模块中识别不确定性或模糊性，准备触发辅助交互模态，当置信度低于阈值时，请求并触发辅助分析模块的具体操作步骤如下：

29、明确交互命令中的不确定性或模糊性特征；

30、实施工具置信度评分机制，使用声学和语言模型概率评估语音识别置信度；

31、设定评分阈值，低于该阈值的命令视为存在不确定性；

32、对比不同模态数据，当差异大于预设差异时，则判断存在不确定性；

33、应用统计或机器学习算法识别数据中的异常值；

34、使用模糊逻辑处理模糊性，将数值转换为模糊集合；

35、结合环境噪音等上下文信息评估不确定性；

36、分析用户行为模式，与历史行为不一致的命令需要进行确认，并评估命令的深度和复杂性；

37、识别到不确定性时触发预定义的辅助交互模态；

38、用概率值、等级或模糊值量化不确定性；

39、用不确定性标记的数据训练模型，自动识别和处理不确定性；

40、持续监测并根据性能和反馈自适应调整策略。

41、进一步的，所述辅助分析模块对交互分析模块分析的不确定交互命令通过辅助交互模态进行确定的具体操作步骤如下：

42、从交互分析模块接收交互命令和置信度，识别低于预设置信度阈值的命令；

43、根据应用场景、用户需求和环境条件选择最佳的辅助交互模态；

44、激活相应传感器收集辅助交互模态数据，并与主模态数据同步时间戳和上下文；

45、分析辅助交互模态数据，提取特征，并与主模态数据融合以增强决策输入；

46、结合主辅模态信息重新识别用户意图，并对增强后的命令重新评估置信度；

47、向用户提供交互意图摘要，请求确认或更正，并将反馈集成到系统中；

48、设定策略解决主交互模态与辅助交互模态数据间的冲突；

49、监控辅助分析模块性能，根据反馈调整算法和参数；

50、根据用户反馈和行为模式使系统学习并适应用户对辅助交互模态的使用习惯，记录关键数据用于系统评估和改进。

51、进一步的，所述辅助分析模块中根据应用场景、用户需求和环境条件选择最佳的辅助交互模态的具体操作步骤如下：

52、分析光线、噪音及空间环境因素，并观察用户活动状态；

53、根据任务类型和复杂性选择对应的辅助交互模态；

54、对选择的辅助交互模态特性进行分析，根据用户历史偏好和行为预测辅助交互模态；

55、评估ar眼镜的传感器精度和处理能力，确定支持的交互模态；

56、根据任务对实时性的需求选择快速响应的交互模态；

57、评估系统资源，选择资源范围内的交互模态，避免选择的交互模态导致系统过载；

58、设计模态间的集成和切换逻辑，实现无缝切换；

59、实现实时监测，收集可量化参数动态调整模态选择；

60、利用决策支持系统结合上述因素自动选择最优辅助交互模态。

61、进一步的，所述决策模块综合分析所有交互模态信息确定最终交互命令具体操作步骤如下：

62、收集主交互模态和辅助交互模态数据，提取并整合特征；

63、根据各模态置信度为特征分配权重；

64、应用分类器及聚类算法进行特征集分析；

65、设计基于规则、贝叶斯网络或深度学习决策算法处理特征集并生成决策；

66、检验模态间信息一致性，解决冲突；

67、评估决策风险，确保安全性和合理性；

68、制定并验证最终交互命令；

69、使用历史数据预测用户后续行为，集成用户反馈，允许用户命令确认或更正；根据反馈调整算法和权重；

70、监控决策性能，进行综合分析，设定异常处理流程，响应决策异常。

71、进一步的，所述决策模块中监控决策性能，进行综合分析的具体操作步骤如下：

72、监控决策模块的性能，通过采集性能指标进行综合分析，其中性能指标包括：

73、准确率：正确决策数与总决策数的比例；

74、响应时间：从接收到交互命令到做出决策的时间；

75、精度：在所有被认为是正确的决策中，实际正确的比例；

76、平均绝对误差：对于回归问题，预测值与实际值之间差异的绝对值的平均；

77、覆盖率：系统能够正确响应的用户命令的比例；

78、将得到的准确率、响应时间、精度、平均绝对误差及覆盖率归一化处理后代入以下公式：以得到综评分zpf，式中ac、rt、pr、mae及co分别为准确率、响应时间、精度、平均绝对误差及覆盖率，分别为准确率、响应时间、精度、平均绝对误差及覆盖率的预设权重系数，并将得到的综评分zpf作为衡量该时刻决策模块性能的标准；

79、随着时间推移，将得到的多个时刻的综评分zpf绘制成性能曲线，记录性能曲线的最高点及对应的决策过程数据并进行决策优化。

80、进一步的，所述决策模块中决策优化的过程如下：

81、定期记录性能指标和综评分，分析性能曲线，识别性能瓶颈和趋势，通过性能曲线的异常点或下降趋势，识别问题区域；

82、审查在性能曲线最高点时的决策过程数据，分析哪些因素促成了最佳性能；

83、根据性能分析的结果，调整决策算法的参数或优化模型结构；

84、利用a/b测试对比不同决策策略的性能，确定最优解；

85、通过机器学习算法从新的数据和用户反馈中学习，实现自动化的性能监控和优化流程，以实时调整系统。

86、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

87、本发明，通过集成多种交互模态，包括视觉、语音、手势和触觉等，显著提升了交互命令的准确性和可靠性，利用先进的数据融合技术和机器学习算法，系统能够智能地处理并整合来自不同模态的信息，从而在复杂或变化的使用环境中做出更加准确的决策，系统能够识别并量化交互命令中的不确定性，通过触发辅助交互模态及时介入，确保了交互的准确性；

88、本发明，通过实时监控用户行为和环境变化，动态调整交互策略，从而提供更加个性化和直观的交互体验，不仅能够根据用户的历史偏好和行为模式预测并适应用户的交互需求，还能够在主交互模态不适用或需求变化时，平滑地切换到其他模态，设计了策略以确保在不同应用场景下用户界面的直观性和交互的便捷性；

89、本发明，具备自适应学习能力，能够根据用户的反馈和行为模式不断优化决策算法和模态选择策略，通过监控关键性能指标并综合分析，系统能够识别性能瓶颈和趋势，实现自动化的性能监控和优化流程；此外，系统设定了异常处理流程，能够在出现异常时及时响应并采取替代措施，确保了系统的稳定性和用户的满意度，随着时间的推移，系统将能够更准确地预测用户需求，实现与用户需求高度同步的智能交互体验。