一种多模态信息融合的具身智能机器人控制方法
知识产权简介
本发明公开了一种多模态信息融合的具身智能机器人控制方法，所述控制方法步骤为：系统初始化，采集周围物理环境及对象状态信息及用户自然语言指令；场景理解与任务解析，通过多模态信息融合机制和跨模态注意力模块处理数据并生成统一多模态数据；任务规划与优先级排序，将复杂任务分解为子任务序列，优先级排序层动态调整执行顺序；动作执行与反馈调整，通过自适应操作控制算法生成控制指令；持续学习与策略验证，利用混合AI系统实现一体化执行，通过仿真环境验证操作策略鲁棒性；闭环迭代，实现具身智能机器人的实时响应。本发明提升了具身智能机器人感知理解精度与任务执行效率，保障操作精准适配性和系统鲁棒灵活性，适用于多场景。
转化前景
本专利对应产品与技术概述 本专利涉及一种多模态信息融合的具身智能机器人控制方法，通过整合视觉、语言和力觉三类感知信息，结合层次化任务解析、自适应控制和持续学习机制，旨在构建高效、灵活且具有强环境适应性的智能机器人系统。 一、技术优势 多模态深度融合 采用视觉编码器（提取对象轮廓、位置、材质纹理）、语言编码器（解析任务语义）与力觉编码器（映射接触力和阻抗状态）并借助跨模态注意力模块实现三模态信息的动态关联和互补。 智能任务规划与调度 将复杂任务分解为子任务序列，构建无环任务图，借助动态优先级排序层综合评估任务难度、风险、时间与能耗，实现执行顺序的实时优化与应急切换。 自适应控制与实时反馈 通过材质识别与力觉反馈自主调整作用力阈值、速度与运动轨迹，实现精细化操作和环境适配。 混合AI系统与持续学习 内置长上下文与复杂推理模块，支持链式、树式与乱序推理方式；通过闭环数据收集与模型优化，不断改进识别精度、指令解析和操作成功率。 安全与鲁棒性设计 通过故障注入仿真与对抗样本训练验证系统抗干扰能力，保障在动态或对抗性环境中的可靠运行。 二、关键性能指标 性能维度 实现能力 感知能力 融合视觉、语言、力觉，精准识别对象属性、环境和任务约束 任务效率 复杂任务解构与动态优先级调整，显著提升执行效率 控制精度 实现材质自适应、作用力动态修正与轨迹精确跟踪 系统鲁棒性 具备故障应急机制、动态适应环境变化与持续学习进化能力 适用场景 工业装配、医疗护理、精密加工、家庭服务、救援机器人等复杂任务环境 三、产业化应用前景 工业装配线：适用于多工序、高精度要求的自动化装配场景。 医疗护理机器人：辅助手术、病患监护和康复训练。 精密加工：高精度打磨、零件检测与装配等制造流程。 家庭服务机器人：智能搬运、物品整理和环境交互服务。 救援机器人：在灾后搜救等非结构化环境中执行任务。 四、总结 本技术针对当前智能机器人感知模态单一、任务分解能力不足、自适应和鲁棒性差等问题，提出集多模态信息融合、层次化任务规划、自适应控制、混合AI推理与持续学习于一体的综合控制方法，具备高感知精度、高效率执行、强鲁棒性和广泛场景适用性等优势，有望推动具身智能机器人在多个行业的产业化落地与实际部署。