【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种变化语言指令下机器人任务学习与评估方法及装置。
技术介绍
1、随着人工智能和计算机视觉技术的发展，互动式视觉环境中的机器人指令理解和执行成为人工智能的重要研究领域。在虚拟三维环境中，使机器人能根据自然语言指令进行导航和操作对象，完成日常生活任务，对机器人的智能化具有重要意义。
2、目前使用序列到序列模型或transformer模型在三维虚拟场景中指导机器人完成取放物体等简单任务，但存在以下问题：1)序列到序列模型虽然可以完成一定的机器人任务，但是其生成的动作序列过于死板，无法对失败动作进行修正。这主要是由于序列到序列结构限制了模型修改已生成动作序列的能力，进而导致模型容错能力较弱，一次错误预测可能造成整个任务流程的失败，成功率较低。2)transformer模型在机器人任务学习中对语言理解的依赖不足，过于依赖视觉输入，当指令发生变化而视觉环境保持不变时，transformer模型无法适应新指令。
技术实现思路
1、本申请实施例的主要目的在于提出一...
【技术保护点】
1.一种变化语言指令下机器人任务学习与评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种变化语言指令下机器人任务学习与评估方法，其特征在于，所述任务数据集包括多个三维虚拟场景和多组语言指令；其中，每个所述三维虚拟场景对应一组所述语言指令；
3.根据权利要求2所述的一种变化语言指令下机器人任务学习与评估方法，其特征在于，所述编辑各个所述三维虚拟场景及对应的所述语言指令，得到所述变化语言指令数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的一种变化语言指令下机器人任务学习与评估方法，其特征在于，所述利用所述变化语言指令数据集训练所...
【技术特征摘要】
1.一种变化语言指令下机器人任务学习与评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种变化语言指令下机器人任务学习与评估方法，其特征在于，所述任务数据集包括多个三维虚拟场景和多组语言指令；其中，每个所述三维虚拟场景对应一组所述语言指令；
3.根据权利要求2所述的一种变化语言指令下机器人任务学习与评估方法，其特征在于，所述编辑各个所述三维虚拟场景及对应的所述语言指令，得到所述变化语言指令数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的一种变化语言指令下机器人任务学习与评估方法，其特征在于，所述利用所述变化语言指令数据集训练所述机器人的任务规划模型，包括：
5.根据权利要求4所述的一种变化语言指令下机器人任务学习与评估方法，其特征在于，所述在所述变化语言指令数据集上利用预设的优化算法训练所述机器人的任务规划模型，以获得最小损失值，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：王涛，张立家，罗良，
申请(专利权)人：广东能哥知识科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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