摘要
一种基于记忆驱动和闭环反馈的具身规划方法、存储介质、设备,本发明属于计算机与机器人交叉学科的具身智能领域,具体涉及基于记忆驱动和闭环反馈的具身规划方法、存储介质、设备。本发明的目的是为了解决现有由于缺乏自适应学习的更新机制,智能体在长程交互中无法有效累积经验来动态修正规划策略,导致在面对环境变化或新知识时往往存在适应性不足的问题。本发明每当环境或物体位置发生变化,都能及时更新至记忆机制中的任务进度记录和物品位置记录,为后续规划提供最新参考。本发明智能体在长程交互中能有效累积经验来动态修正规划策略,在面对环境变化或新知识时适应性强,满足真实应用对扩展性与鲁棒性的更高要求。
技术关键词
记忆机制
多模态
大语言模型
闭环
意图
序列
分解器
指令
语义
图片
深度图
交互历史
规划设备
交互动作
处理器
算法
相机
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
历史访问数据
盘点机器人
视频采集模块
数据采集模块
监控视频内容
沉淀池
抗干扰监测系统
监测算法
监测方法
泥位计
健康监测方法
风险评估模型
智能穿戴设备
医疗云平台
声纹特征
大语言模型
CRF模型
命名实体识别技术
脱敏策略
识别模块