基于图表征学习的机器人任务规划方法、系统及电子设备

本公开涉及机器人控制技术领域，提出了一种基于图表征学习的机器人任务规划方法、系统及电子设备，包括如下步骤：构建先验知识推理模型；根据获取的机器人执行服务的自然语言信息，基于构建的先验知识推理模型，提取规划所要处理的机器人规划要素作为图形节点，以机器人规划要素之间的关系为图形的边，构建有向图；将构建的有向图的信息以及机器人执行服务的自然语言信息，进行向量化得到任务规划的向量化表示；基于深度学习模型采用模板生成、模板填充的递进式方法，生成机器人动作的阶段式任务规划。考虑服务执行需求对机器人任务规划进行有效图形表示，并在强化学习引导下将服务相关自然语言自主转化为具备选择性的任务规划。