一种基于大语言模型的可变形物体双臂操作方法

本发明公开了一种基于大语言模型的可变形物体双臂操作方法，本发明通过将用户的语言目标指令作为输入。与视觉目标信息相比，语言目标指令能够包含更为丰富的语义信息，提供更全面的上下文支持，且能够支持灵活、多样化的任务表达。此外，语言指令的输入方式更贴近人类自然交互习惯，显著降低操作门槛，提升人机协作的紧密度与效率，还提出了一种创新的三层分层规划方法，涵盖子目标分解、折叠对称轴规划及双臂抓取与放置动作规划，能够有效解决复杂可变形物体的操作任务，实现从高层次任务分解到具体操作动作的层次化规划。同时，可以仅基于最终目标来规划多步骤操作动作，在复杂任务场景下展现出良好的性能和适应性。