一种人形机器人知识增强决策系统

本发明提供了一种人形机器人知识增强决策系统，通过行业知识图谱与实时传感器数据的融合构建动态知识约束机制。系统包含行业知识图谱模块存储结构化操作知识，SPARQL查询引擎提取知识约束，传感器数据经状态特征编码生成环境向量，结合知识约束的Q‑learning算法动态调整Q值更新策略，平衡探索效率与安全边界，输出优化动作指令。动作参数调整模块将指令转化为机械臂控制信号，执行结果通过效果评估模块生成反馈数据，驱动图谱增量更新模块实现知识库迭代优化。该架构有效解决传统方法因语义偏差导致的执行错误问题，通过知识引导的强化学习与物理操作的闭环验证，增强复杂动态环境下自主决策的可靠性和操作精准度。