机器人动作预测方法、装置、设备及存储介质

本申请提供了一种机器人动作预测方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：对动作序列基于强化学习动作预测模型进行全局特征和局部特征的提取，并基于提取到的全局特征和局部特征预测得到预测动作序列。通过对动作序列的全局特征和局部特征分别进行特征提取，可以在关注动作序列局部相关性的同时，也关注到历史动作序列在时间上的连续性。通过曼巴模块进行特征提取，可以进一步增强模型的选择性和上下文感知能力，从而提升模型的性能。此外，由于曼巴模块具有显著的轻量级优势，因此本申请基于曼巴模块改进的动作预测模型还具有轻量级、便于部署的优点。