摘要
本发明提供一种基于多模态认知孪生体的交互系统虚拟测试方法及装置。该方法包括:1)构建用户认知孪生体:基于人口属性、认知偏好及行为历史,通过对抗生成网络输出带置信度的行为决策树;2)创建动态交互环境:将待测界面编码为机器可解析的语义图结构,关联物理操作约束规则库;3)运行多智能体测试:在虚拟沙盒中部署孪生体集群,记录操作路径、注意力热力图及决策延时;4)生成设计缺陷图谱:通过对比预期交互流与实际行为轨迹的偏离度,定位界面认知摩擦点。本发明解决了传统用户测试周期长、场景覆盖有限的问题,实现了交互风险的早期拦截与设计优化前置化。本发明可广泛应用于以下人机交互系统的高风险/高成本/高周期的测试场景。