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摘要：本发明属于移动机器技术领域，解决了机器人无法根据周围环境中的对象、障碍物及自身物理操作能力进行精确推理和决策问题，提供了一种自适应抓取任务的机器人行为规划方法、控制器及机器人。其中，自适应抓取任务的机器人行为规划方法包括基于全局场景图、机器人实时位置及抓取任务，生成导航指令；判断机器人是否具备完成抓取任务的能力；若是，则根据导航指令控制机器人移动，以执行抓取任务；否则，当全局场景图中存在与抓取任务相匹配的候选工具时，计算各个候选工具的得分，选取得分最高者作为抓取工具并更新导航指令，根据更新后的导航指令，提高了机器人在复杂环境中的灵活性和适应性。
主权项：1.一种自适应抓取任务的机器人行为规划方法，其特征在于，包括：获取当前场景的全局场景图及全局场景图中的抓取任务；基于全局场景图、机器人实时位置及抓取任务，生成导航指令；判断机器人是否具备完成所述抓取任务的能力；若是，则根据导航指令控制机器人移动，以执行所述抓取任务；否则，当全局场景图中存在与所述抓取任务相匹配的候选工具时，计算各个候选工具的得分，选取得分最高者作为抓取工具并更新导航指令，根据更新后的导航指令，控制机器人获取抓取工具来执行所述抓取任务；其中，计算各个候选工具的得分的过程为：根据预设大语言模型及抓取任务，得到执行抓取任务的候选工具解集；获取候选工具解集中的各个候选工具在常识经验数据库中的常识使用频率、在当前场景类型中的场景使用频率及在全局场景图中的出现频率；将各个候选工具的常识使用频率及场景使用频率分别进行频率归一化，得到各个候选工具的常识权重及场景权重；根据出现频率，将机器人从当前位置至各个候选工具的距离进行标准化，得到各个候选工具的标准化距离；根据各个候选工具的出现频率与标准化距离的加权和，计算相应得分；其中，出现频率的权重为：常识权重在常识权重与场景权重累加和中的占比；标准化距离的权重为：场景权重在常识权重与场景权重累加和中的占比的相反数。
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百度查询： 山东大学 自适应抓取任务的机器人行为规划方法、控制器及机器人
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