基于多模态大模型的执行器运动控制性能优化方法、装置、介质及设备

本发明公开了一种基于多模态大模型的执行器运动控制性能优化方法、装置、介质及设备，所述方法包括：将图像编码向量、文本编码向量以及数值编码向量投影到相同的语义空间，生成多模态融合后的表征向量；对多模态融合的表征向量进行预测处理，得到运动控制参数的概率分布，再通过贝叶斯优化代理函数基于参数的概率分布得到运动控制推荐参数；将运动控制推荐参数烧录至所述执行器执行运动测试，采集执行器执行运动测试时的性能指标。本发明实现了多模态信息感知，并与现有的贝叶斯代理函数结合，通过采样获取当前的运动控制推荐参数，以所述运动控制推荐参数运行对应的执行器，重复该过程，实现了对运动控制参数的持续优化，直至达到最优参数组合。