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    基于大語言模型思維鏈的機(jī)器人定位導(dǎo)航方法及裝置制造方法及圖紙

    技術(shù)編號:44471811 閱讀:3 留言:0更新日期:2025-03-04 17:42
    本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種基于大語言模型思維鏈的機(jī)器人定位導(dǎo)航方法及裝置,屬于智能導(dǎo)航領(lǐng)域,方法包括:獲取目標(biāo)指令,采集機(jī)器人的當(dāng)前位置,以及當(dāng)前位置的圖像信息;利用視覺語言模型對目標(biāo)指令和當(dāng)前位置的圖像信息進(jìn)行語義分析,生成導(dǎo)航思維鏈;根據(jù)導(dǎo)航思維鏈確定機(jī)器人的下一位置,根據(jù)下一位置和當(dāng)前位置生成機(jī)器人的導(dǎo)航路線。由此,解決了現(xiàn)有的導(dǎo)航方法通常缺乏系統(tǒng)的推理過程,不能充分利用模型中蘊(yùn)含的豐富語義信息來優(yōu)化導(dǎo)航任務(wù)。

    【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】

    本專利技術(shù)涉及智能導(dǎo)航,特別涉及一種基于大語言模型思維鏈的機(jī)器人定位導(dǎo)航方法及裝置


    技術(shù)介紹

    1、傳統(tǒng)的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)依賴于幾何和物理傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境識別和路徑規(guī)劃。這些方法在處理復(fù)雜指令及未知環(huán)境時面臨局限性。近年來,大語言模型(llm)能夠處理并理解復(fù)雜的語言指令,但現(xiàn)有的工作大多采用端到端的方法,這種方法通常缺乏系統(tǒng)的推理過程,不能充分利用模型中蘊(yùn)含的豐富語義信息來優(yōu)化導(dǎo)航任務(wù)。


    技術(shù)實現(xiàn)思路

    1、本專利技術(shù)提供一種基于大語言模型思維鏈的機(jī)器人定位導(dǎo)航方法及裝置,以解決現(xiàn)有的導(dǎo)航方法通常缺乏系統(tǒng)的推理過程,不能充分利用模型中蘊(yùn)含的豐富語義信息來優(yōu)化導(dǎo)航任務(wù)。

    2、本專利技術(shù)第一方面實施例提供一種基于大語言模型思維鏈的機(jī)器人定位導(dǎo)航方法,包括以下步驟:

    3、獲取目標(biāo)指令,采集機(jī)器人的當(dāng)前位置,以及所述當(dāng)前位置的圖像信息;

    4、利用視覺語言模型對所述目標(biāo)指令和所述當(dāng)前位置的圖像信息進(jìn)行語義分析,生成導(dǎo)航思維鏈;

    5、利用語言評分模型對所述導(dǎo)航思維鏈進(jìn)行分析,確定機(jī)器人的下一位置,根據(jù)所述下一位置和所述當(dāng)前位置生成機(jī)器人的導(dǎo)航路線。

    6、可選地,在本專利技術(shù)的一個實施例中,利用設(shè)置在機(jī)器人上的gps系統(tǒng)采集機(jī)器人的當(dāng)前位置;利用設(shè)置在機(jī)器人上的攝像頭采集機(jī)器人當(dāng)前位置的圖像信息。

    7、可選地,在本專利技術(shù)的一個實施例中,利用視覺語言模型對所述目標(biāo)指令和所述當(dāng)前位置的圖像信息進(jìn)行語義分析,生成導(dǎo)航思維鏈,包括:

    8、根據(jù)所述目標(biāo)指令的語義對所述當(dāng)前位置的圖像信息進(jìn)行分析,得到圖像信息中的多個位置點信息,根據(jù)所述多個位置點信息生成由實現(xiàn)所述目標(biāo)指令的多條路徑構(gòu)成的所述導(dǎo)航思維鏈。

    9、可選地,在本專利技術(shù)的一個實施例中,根據(jù)所述導(dǎo)航思維鏈和機(jī)器人的當(dāng)前位置,確定機(jī)器人的下一位置,以生成機(jī)器人的導(dǎo)航路線,包括:

    10、對所述導(dǎo)航思維鏈中的多條路徑進(jìn)行評分,在多個評分中選擇評分最高的路徑作為機(jī)器人的下一位置,根據(jù)所述下一位置和所述當(dāng)前位置生成機(jī)器人的導(dǎo)航路線。

    11、可選地,在本專利技術(shù)的一個實施例中,對所述導(dǎo)航思維鏈中的多條路徑進(jìn)行評分的公式為:

    12、s(i)=\sum_{k=1}^{k}w_k\cdot
    ext{lm}(c_k|
    ext{context})

    13、其中,(s(i))表示每個位置i的評分,w_k為特征權(quán)重,(text{lm})表示大語言模型的調(diào)用,(c_k)是關(guān)聯(lián)的語義特征,(text{context})為當(dāng)前的任務(wù)上下文。

    14、可選地,在本專利技術(shù)的一個實施例中,在多個評分中選擇評分最高的路徑作為機(jī)器人的下一位置的公式為:

    15、text{nextstep}=\arg\max_{s\in
    ext{steps}}\left(\alpha\cdot?s(s)-\beta\cdot
    ext{dist}(s)\right)

    16、其中,(text{nextstep})是選擇的下一步行動,(alpha\)和(beta\)是權(quán)重系數(shù),用來調(diào)整思維鏈評分s(s)和距離成本(text{dist}(s))的影響,(s)表示可能的導(dǎo)航步驟。

    17、本專利技術(shù)第二方面實施例提供一種基于大語言模型思維鏈的機(jī)器人定位導(dǎo)航裝置,包括:

    18、數(shù)據(jù)采集模塊,用于獲取目標(biāo)指令,采集機(jī)器人的當(dāng)前位置,以及所述當(dāng)前位置的圖像信息;

    19、思維鏈路生成模塊,用于利用視覺語言模型對所述目標(biāo)指令和所述當(dāng)前位置的圖像信息進(jìn)行語義分析,生成導(dǎo)航思維鏈;

    20、導(dǎo)航?jīng)Q策模塊,用于利用語言評分模型對所述導(dǎo)航思維鏈進(jìn)行分析,確定機(jī)器人的下一位置,根據(jù)所述下一位置和所述當(dāng)前位置生成機(jī)器人的導(dǎo)航路線。

    21、可選地,在本專利技術(shù)的一個實施例中,所述數(shù)據(jù)采集模塊具體包括:

    22、設(shè)置在機(jī)器人上的gps系統(tǒng),用于采集機(jī)器人的當(dāng)前位置;

    23、設(shè)置在機(jī)器人上的攝像頭,用于采集機(jī)器人當(dāng)前位置的圖像信息。

    24、可選地,在本專利技術(shù)的一個實施例中,所述思維鏈路生成模塊具體用于根據(jù)所述目標(biāo)指令的語義對所述當(dāng)前位置的圖像信息進(jìn)行分析,得到圖像信息中的多個位置點信息,根據(jù)所述多個位置點信息生成由實現(xiàn)所述目標(biāo)指令的多條路徑構(gòu)成的所述導(dǎo)航思維鏈。

    25、可選地,在本專利技術(shù)的一個實施例中,所述導(dǎo)航?jīng)Q策模塊具體用于對所述導(dǎo)航思維鏈中的多條路徑進(jìn)行評分,在多個評分中選擇評分最高的路徑作為機(jī)器人的下一位置,根據(jù)所述下一位置和所述當(dāng)前位置生成機(jī)器人的導(dǎo)航路線。

    26、本專利技術(shù)實施例的基于大語言模型思維鏈的機(jī)器人定位導(dǎo)航方法及裝置,通過深入的語義推理優(yōu)化機(jī)器人的導(dǎo)航能力,通過結(jié)合大語言模型生成的思維鏈與環(huán)境的實時感知數(shù)據(jù),能夠在復(fù)雜或未知環(huán)境中實現(xiàn)精準(zhǔn)的定位與導(dǎo)航。

    27、本專利技術(shù)附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出,部分將從下面的描述中變得明顯,或通過本專利技術(shù)的實踐了解到。

    本文檔來自技高網(wǎng)...

    【技術(shù)保護(hù)點】

    1.一種基于大語言模型思維鏈的機(jī)器人定位導(dǎo)航方法,其特征在于,包括以下步驟:

    2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,利用設(shè)置在機(jī)器人上的GPS系統(tǒng)采集機(jī)器人的當(dāng)前位置;利用設(shè)置在機(jī)器人上的攝像頭采集機(jī)器人當(dāng)前位置的圖像信息。

    3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,利用視覺語言模型對所述目標(biāo)指令和所述當(dāng)前位置的圖像信息進(jìn)行語義分析,生成導(dǎo)航思維鏈,包括:

    4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,利用語言評分模型對所述導(dǎo)航思維鏈進(jìn)行分析,確定機(jī)器人的下一位置,以生成機(jī)器人的導(dǎo)航路線,包括:

    5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,對所述導(dǎo)航思維鏈中的多條路徑進(jìn)行評分的公式為:

    6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,在多個評分中選擇評分最高的路徑作為機(jī)器人的下一位置的公式為:

    7.一種基于大語言模型思維鏈的機(jī)器人定位導(dǎo)航裝置,其特征在于,包括:

    8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置,其特征在于,所述數(shù)據(jù)采集模塊具體包括:

    9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置,其特征在于,所述思維鏈路生成模塊具體用于根據(jù)所述目標(biāo)指令的語義對所述當(dāng)前位置的圖像信息進(jìn)行分析,得到圖像信息中的多個位置點信息,根據(jù)所述多個位置點信息生成由實現(xiàn)所述目標(biāo)指令的多條路徑構(gòu)成的所述導(dǎo)航思維鏈。

    10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置,其特征在于,所述導(dǎo)航?jīng)Q策模塊具體用于對所述導(dǎo)航思維鏈中的多條路徑進(jìn)行評分,在多個評分中選擇評分最高的路徑作為機(jī)器人的下一位置,根據(jù)所述下一位置和所述當(dāng)前位置生成機(jī)器人的導(dǎo)航路線。

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    【技術(shù)特征摘要】

    1.一種基于大語言模型思維鏈的機(jī)器人定位導(dǎo)航方法,其特征在于,包括以下步驟:

    2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,利用設(shè)置在機(jī)器人上的gps系統(tǒng)采集機(jī)器人的當(dāng)前位置;利用設(shè)置在機(jī)器人上的攝像頭采集機(jī)器人當(dāng)前位置的圖像信息。

    3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,利用視覺語言模型對所述目標(biāo)指令和所述當(dāng)前位置的圖像信息進(jìn)行語義分析,生成導(dǎo)航思維鏈,包括:

    4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,利用語言評分模型對所述導(dǎo)航思維鏈進(jìn)行分析,確定機(jī)器人的下一位置,以生成機(jī)器人的導(dǎo)航路線,包括:

    5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,對所述導(dǎo)航思維鏈中的多條路徑進(jìn)行評分的公式為:

    6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,在...

    【專利技術(shù)屬性】
    技術(shù)研發(fā)人員:陳張羅謙吳澤文張晉博程敏
    申請(專利權(quán))人:億嘉和科技股份有限公司
    類型:發(fā)明
    國別省市:

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