摘要
本申请涉及一种机器人感知决策执行系统、方法、电子设备、存储介质及计算机程序产品,该系统包括:感知模块,用于将任务描述信息和环境检测信息,通过预设的视觉语言环境模型转换为语义隐向量;决策模块,用于通过以时间步长运行的扩散模型,对语义隐向量、噪声动作序列和反馈信息融合后,进行多次迭代去噪生成目标动作序列;执行模块,用于通过运动策略模型将目标动作序列转化为电机驱动信号以驱动机器人的电机,本发明通过感知‑决策‑执行架构,通过视觉语言环境模型实现对于复杂环境和复杂语言环境下的感知分析,通过自适应反馈机制,利用反馈信息引导扩散模型的采样过程,加速扩散模型的收敛速度,提升动作规划的效率和可执行性。
技术关键词
机器人状态信息
序列
语义
注意力
策略网络模型
驱动信号
多层感知模型
信息采集装置
融合特征
计算机程序产品
视觉
决策执行方法
模块
噪声
检测信息融合
多模态信息融合
指令
多层感知机
系统为您推荐了相关专利信息
状态空间模型
光谱分类方法
图像块
训练神经网络模型
多尺度卷积神经网络
检测设备
交通拥堵预测方法
动态数学建模
历史流量数据
路段