一种面向复杂场景的具身智能机器人感知决策方法及系统

本发明涉及智能决策技术领域，揭露了一种面向复杂场景的具身智能机器人感知决策方法及系统，所述方法包括：获取预设具身智能机器人对预设场景的初始感知数据，对初始感知数据进行自监督学习，得到环境信息，根据获取的预设具身智能机器人的目标任务对环境信息进行初始决策，得到状态动作表，获取状态动作表中每个动作的选择次数，根据选择次数对应的初始置信度和预设变化参数生成若干个待筛选置信度阈值，根据待筛选置信度阈值对状态动作表中每个动作进行策略选择，得到若干个策略分数，筛选出优化置信度阈值，并利用优化置信度阈值对环境信息的进行感知决策，得到最终决策结果。本发明有效优化了具身智能机器人陷入决策局部最优解的问题。