一种基于机器学习的机器人外设控制方法及系统

本发明涉及机器人控制技术领域，公开了一种基于机器学习的机器人外设控制方法及系统。该系统包括环境感知、动态决策、执行优化三大模块：环境感知模块采集外部环境实时多模态数据，含视觉图像序列、深度信息、温度梯度分布及声场频谱特征，输入机器学习模型；动态决策模块通过多任务联合训练的神经网络模型处理数据，输出含外设类型标识符、动作序列模板及初始参数集合的初步控制策略；执行优化模块结合机器人当前姿态动力学约束与能源分配状态，修正初步策略生成可执行控制指令并发送至目标外设。该系统通过多环节协同，适配复杂环境下的控制需求，适用于多种机器人应用场景。