摘要
本发明公开了一种机器人运动控制调优方法、装置、设备和介质,该方法通过输入自然语言形式的任务描述、机器人状态信息、历史执行轨迹和环境反馈信息至预置的大语言模型中,通过所述大语言模型执行:根据所述任务描述选择机器人的目标运动策略;当检测到所述机器人任务失败或动作异常时,重构用于控制所述机器人的深度强化学习控制器的奖励函数;当机器人状态存在异常时,对所述深度强化学习控制器的参数进行调优,该方法显著提升了机器人在高风险、高温、高复杂度场景下的运动稳定性、任务完成效率及策略适应性,增强了机器人在动态环境中的自适应调优能力和异常恢复能力。
技术关键词
机器人运动控制
深度强化学习
调优方法
机器人状态信息
大语言模型
自然语言
策略
控制器
语义
生成机器人
重构
可读存储介质
参数
轨迹
处理器
异常信息
程序
输入模块