摘要
本发明涉及任务协调执行技术领域,公开了一种基于康养陪护机器人的多任务智能协调执行方法及系统,包括以下步骤:步骤1,采集多模态感知数据,并整合生成多模态融合特征向量;步骤2,识别得到目标事件对象,并聚类得到情境‑情绪簇;步骤3,对目标事件对象进行任务映射,提取时间紧迫度和历史成功率,并加权融合,得到任务优先级指标;步骤4,获取各任务对机器人资源的占用量,计算任务间资源协同指数;步骤5,通过优化算法确定最优任务子集,并生成规划路径和动作序列指令;步骤6,当规划路径与实际执行路径的偏差超过预设偏差阈值时,触发重新调度。本发明实现了机器人在动态环境下的高效、精准与可靠的多任务执行。
技术关键词
陪护机器人
多任务
生命体征数据
多模态注意力
情感分析模型
资源
关节点
对象
指标
规划
声源定位算法
语音特征提取
偏差
分支
聚类
融合特征
系统为您推荐了相关专利信息
残差神经网络
多尺度特征
文本
随机梯度下降
跨模态学习
饮食推荐方法
肝硬化患者
深度强化学习
蒙特卡洛树搜索
在线增量学习
多任务损失函数
主梁
桥梁建造施工技术
载荷
多尺度特征融合
多任务
历史统计数据
共享图像
混合专家网络
输出特征