一种基于大语言模型的机器人任务指导方法、设备及介质

本发明涉及一种基于大语言模型的机器人任务指导方法、设备及介质，该方法中包括：基于机器人在历史执行任务过程中的轨迹数据构建任务规则树；使用大语言模型提取成功轨迹的有效洞察组成有效洞察集；当机器人执行新的任务时，基于当前环境观测数据生成的查询向量查询最相似的轨迹数据；并根据查询到的轨迹数据查找对应的有效洞察和子目标；根据查找结果生成该新的任务执行的任务提示；当新的任务执行完后，如果成功，则基于新的轨迹数据对任务规则树和数据库进行更新；如果失败，则基于失败原因重新从数据能够查询最相似的轨迹数据，重新查找并生成新的任务提示，直至失败次数超过次数阈值时结束。本发明增强了机器人在复杂环境中的适应能力。