机器人智能控制方法、系统、电子设备及介质与流程

本申请涉及机器人，尤其涉及机器人智能控制方法、系统、电子设备及介质。

背景技术：

1、近年来随着科技的不断发展，各种类型的机器人(如移动机器人)在技术和市场方面发展迅速；所谓机器人可以是指自动执行工作的机器装置，是依靠自身动力和控制能力来实现各种功能的机器。

2、在实际应用中，机器人通常一次只能实现内容较为单一的一个任务(如对某目标物体的抓取任务)，若要实现更多任务则需要用户对应输入更多的相关指令，这样就导致机器人的智能性不高。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提供了机器人智能控制方法、系统、电子设备及介质，以提高机器人的智能性。

2、本申请实施例提供一种机器人智能控制方法，该方法包括：

3、通过大语言模型将当前任务分解出子任务序列；

4、在对应的子任务执行之前规划机器人执行该子任务的任务执行信息；其中，当子任务为移动至目标位置时，基于全局三维语义地图规划机器人的无碰撞落脚点，当子任务为抓取目标物时，基于局部三维语义地图规划出机器人的位置姿态和抓取路径；

5、其中，局部三维语义地图是依据机器人在子任务执行过程中感知的工作环境中的感知信息确定的；感知信息至少包括：工作环境中的物体属性、物体点云、环境点云；

6、全局三维语义地图为已记录的全局三维语义地图，或者基于已记录的全局三维语义地图和最新得到的局部三维语义地图进行拼接生成的。

7、本申请实施例还提供一种机器人智能控制系统，该系统包括：决策模块、感知模块、以及至少一个规划模块；

8、决策模块，用于通过大语言模型将当前任务分解出子任务序列，并为子任务序列中各子任务分配对应的规划模块；

9、任一规划模块，用于在对应的子任务执行之前规划机器人执行该子任务的任务执行信息；其中，当子任务为移动至目标位置时，该子任务被分配的规划模块基于全局三维语义地图规划机器人的无碰撞落脚点，当子任务为抓取目标物时，该子任务被分配的规划模块基于局部三维语义地图规划出机器人的位置姿态和抓取路径；

10、其中，局部三维语义地图是通过感知模块依据机器人在子任务执行过程中感知的工作环境中的感知信息确定的；感知信息至少包括：工作环境中的物体属性、物体点云、环境点云；

11、全局三维语义地图为已记录的全局三维语义地图，或者基于已记录的全局三维语义地图和感知模块最新得到的局部三维语义地图进行拼接生成的。

12、本申请实施例还提供一种电子设备，包括：

13、处理器和用于存储计算机程序指令的存储器，计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行如上方法的步骤。

14、本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序指令，当该计算机程序指令被执行时，能够实现如上方法的步骤。

15、由以上技术方案可以看出，本实施例中，通过大语言模型将当前任务分解出子任务序列；在对应的子任务执行之前，依据局部三维语义地图和/或全局三维语义地图规划机器人执行该子任务的任务执行信息，如无碰撞落脚点、机器人的位置姿态、抓取路径等任务执行信息。这样能够自动将内容较为复杂的当前任务分解为内容较为单一且易执行的各个子任务，再为每个子任务去规划出机器人执行该子任务的任务执行信息，以基于任务执行信息完成该子任务，从而提高了机器人控制的智能性。

16、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

技术特征：

1.一种机器人智能控制方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述已记录的全局三维语义地图按照以下步骤确定：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在基于所述局部三维语义地图和已记录的全局三维语义地图进行拼接得到全局三维语义地图之后，该方法进一步包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过大语言模型将当前任务分解出子任务序列，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于全局三维语义地图规划所述机器人的无碰撞落脚点，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于局部三维语义地图规划出机器人的位置姿态和抓取路径，包括：

8.一种机器人智能控制系统，其特征在于，所述系统包括：决策模块、感知模块、以及至少一个规划模块；

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行如权利要求1至7任一所述方法中的步骤。

技术总结本申请实施例提供机器人智能控制方法、系统、电子设备及介质。本实施例通过大语言模型将当前任务分解出子任务序列；在对应的子任务执行之前，依据局部三维语义地图和/或全局三维语义地图规划机器人执行该子任务的任务执行信息，如无碰撞落脚点、机器人的位置姿态、抓取路径等任务执行信息。这样能够自动将内容较为复杂的当前任务分解为内容较为单一且易执行的各个子任务，再为每个子任务去规划出机器人执行该子任务的任务执行信息，以基于任务执行信息完成该子任务，从而提高了机器人控制的智能性。技术研发人员：韩定强,余驿,高党波受保护的技术使用者：杭州萤石软件有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/5