一种层次化意图驱动的人形机器人人机交互系统及其方法

本发明提出一种层次化意图驱动的人形机器人人机交互系统及其方法，涉及人机交互领域，有效解决了深度学习方法在长时间任务规划中的不足，同时克服了大规模预训练模型在细粒度控制方面的限制，确保机器人能够在动态、复杂的环境中自如适应并稳定执行任务，提升了人机交互的智能化水平与系统的鲁棒性。系统通过场景理解模块提取场景中的关键对象点信息；通过姿态预测模块预测机械臂的未来短期姿态序列；通过多模态大模型实现的机器人行为决策模块根据关键对象点信息和未来短期姿态序列完成机器人高阶行为预测；通过机器人规划代码生成模块根据关键对象点信息、未来短期姿态序列以及机器人高阶行为预测生成机器人规划代码。适用于人机交互应用领域。