本技术介绍了一种集成反馈预训练语言和视觉模型的机器人系统。系统包括:S1阶段,机器人对操作环境进行信息感知;S2阶段,设计提示工程Prompt模板,整合机器人动作基元函数与个性化偏好,以实现更精准的交互和任务执行。
背景技术
在智能机器人领域,面对非结构化环境的任务规划一直是一项具有挑战性的任务。传统的机器人系统往往依赖于预先定义的任务规划策略,这些策略通常基于静态的环境模型和固定的任务目标,难以适应现实世界中的多样化和动态化。在非结构化场景中如家居场景、办公场景等,机器人需要具备灵活的任务规划能力,能够根据环境的变化和任务的复杂性自主调整行动策略,实现高效、智能的操作。总之,智能机器人对于非结构化环境的任务规划并且能理解到以自然语言形式表征的语言指令、推断出相应的操作目标以及生成任务执行序列,是目前智能机器人仍需解决的难题。
在智能机器人操作中,预训练模型可以应用于任务规划的各个环节。首先,它可以实现对自然语言指令和视觉图像的实时感知和理解,从而实现对人类意图的准确捕捉和理解。其次,基于预训练模型的任务推理与执行模块能够利用语言和视觉信息进行端到端的任务规划和执行,生成适用于当前环境和任务目标的智能操作策略。最后,通过任务执行情况反馈模块,智能机器人能够实时监测任务执行的进度和效果,并根据反馈信息对任务规划进行动态调整和优化,从而实现在复杂、动态的非结构化环境中的高效操作。
综上所述,有必要探索利用预训练的语言模型以及视觉模型对于解决非结构化场景的任务规划,以实现智能机器人的任务操作。
实现思路