基于高斯世界模型的机械臂自纠正方法、存储介质及计算机设备

本发明公开了一种基于高斯世界模型的机械臂自纠正方法、存储介质和计算机设备，其中，本方法先通过传感器数据采集与预处理，然后编码数据，获取特征，生成动作指令并执行，再重建高斯泼溅场景表示；然后世界模型预测动态高斯泼溅表示，并渲染图像，接着获取真实图像，并计算获取的真实图像和渲染图像的偏差，最后基于偏差进行判定，以是否进行动作回滚。本发明通过高斯泼溅表示技术重建三维场景，利用高斯世界模型预测动作执行后的动态高斯泼溅场景表示，从而检测机械臂在操纵执行中潜在的偏差，并实现动作执行失误后的自纠正策略，弥补行业中无法处理动作执行级失误后自纠正能力，具有提高机械臂在复杂操作任务中的动作成功率的效果。