申请/专利权人：北京智源人工智能研究院

申请日：2024-01-23

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117697763A

主分类号：B25J9/16

分类号：B25J9/16

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：本发明公开了一种基于大模型的双臂操作任务学习方法和系统，属于神经网络学习以及机器人技术领域。该方法包括，接收用于双臂操作的任务环境图和任务描述信息，将任务环境图和任务描述信息输入视觉语言大模型，分解为多个子任务；根据每个子任务对应的任务描述信息、任务感知空间信息和动作空间信息确定奖励函数，并基于强化学习模型进行训练，以构建相应的子任务模型，子任务模型分别用于完成各个子任务；根据多个子任务的操作顺序，依次调用多个子任务模型以执行双臂操作，并采集双臂轨迹数据集，通过模仿学习算法对双臂轨迹数据集进行学习，得到双臂操作策略。本发明实现了复杂双臂操作任务的学习，提高了操作策略的鲁棒性。

主权项：1.一种基于大模型的双臂操作任务学习方法，其特征在于，包括：接收用于双臂操作的任务环境图和任务描述信息，将所述任务环境图和任务描述信息输入视觉语言大模型，分解为多个子任务；根据每个子任务对应的任务描述信息、任务感知空间信息和动作空间信息确定奖励函数，并基于强化学习模型进行训练，以构建相应的子任务模型，所述子任务模型分别用于完成各个子任务；根据多个子任务的操作顺序，依次调用多个子任务模型以执行双臂操作，并采集双臂轨迹数据集，通过模仿学习算法对所述双臂轨迹数据集进行学习，得到双臂操作策略。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京智源人工智能研究院 一种基于大模型的双臂操作任务学习方法和系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD