【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人，尤其涉及一种基于自然语言的机器人物流配送方法和物流配送机器人。
技术介绍
1、传统的机器人物流配送系统在部署时需要通过扫图工具生成二维导航地图，并在地图上人工标注语义信息，限制了机器人的自主性和灵活性。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于自然语言的机器人物流配送方法和物流配送机器人，用以解决现有技术中机器人的自主性和灵活性收到限制的缺陷，克服现有系统的局限性，实现机器人与环境的更深度交互。
2、本专利技术提供一种基于自然语言的机器人物流配送方法，所述方法通过物流配送机器人实现，所述物流配送机器人包括：自然语言理解模块、地图记忆模块、检索模块、反思模块，规划模块，所述方法包括：
3、通过所述自然语言理解模块，获取人类的自然语言命令，根据物流配送历史任务及执行历史任务过程中的交流信息，理解所述自然语言命令，确定当前物流配送任务；
4、通过所述地图记忆模块，定期检测并记录所述物流配送任务所处环境的环境信息，将所述环境信息存储为所述物流配送任务对应的历史信息，所述环境信息包括以自然语言形式描述的物流配送任务所处环境、机器人执行物流配送任务过程中的历史动作及所述历史动作对应的行动目标；
5、通过检索模块，根据所述自然语言理解模块获取的当前物流配送任务及通过所述地图记忆模块获取的历史信息，利用语言大模型从所述地图记忆模块中检索有效历史信息，所述有效历史信息为当前物流配送任务相关的历史信息；
6、通过反思模块
7、通过规划模块，获取机器人当前时刻行为目标，结合当前时刻行为目标及所述历史信息，得到机器人下一时刻的预期行为目标；基于所述下一时刻的预期行为目标，规划机器人的具体底盘移动或抓取动作。
8、根据本专利技术提供的基于自然语言的机器人物流配送方法，所述获取人类的自然语言命令，根据物流配送历史任务及执行历史任务过程中的交流信息，理解所述自然语言命令，确定当前物流配送任务，包括：
9、获取物流领域的术语和命令，构建物流领域语言样本集；
10、基于所述物流领域语言样本集，对预先构建的语言大模型进行训练；
11、基于所述物流配送历史任务及执行历史任务过程中的交流信息，对训练后的语言大模型进行二次训练，以使所述语言大模型理解自然语言对应的任务信息；
12、将所述自然语言命令输入二次训练后的语言大模型中，得到所述自然语言命令对应的任务信息。
13、根据本专利技术提供的基于自然语言的机器人物流配送方法，所述定期检测并记录所述物流配送任务所处环境的环境信息，包括：
14、判断当前时刻所述配送任务所处环境的环境信息待是否在记忆地图中存在，若不存在，则将所述环境信息加入记忆地图中，并设置所述环境信息对应的初始存在概率；若存在，则将所述环境信息在所述记忆地图中的存在概率按预定增量增加；
15、若在相同位置所述环境信息未被再次识别，则将所述环境信息在所述记忆地图中的存在概率按预定减量降低；
16、将所述存在概率与预设的最大阈值和最小阈值进行比较，若所述存在概率达到最大阈值，判定所述环境信息稳定存在，在记忆地图中持续跟踪；若所述存在概率达到最小阈值，判定所述环境信息不再存在，在记忆地图中删除所述环境信息。
17、根据本专利技术提供的基于自然语言的机器人物流配送方法，所述利用语言大模型从所述地图记忆模块中检索有效历史信息，包括：
18、利用自然语言模型对记忆地图进行智能查询，确定当前任务对应的历史信息，为有效历史信息。
19、根据本专利技术提供的基于自然语言的机器人物流配送方法，所述基于所述有效历史信息，利用语言大模型得到所述有效历史信息对应的语义信息，包括：
20、利用语言大模型，将有效历史信息转化为所述有效历史信息对应的语义信息。
21、根据本专利技术提供的基于自然语言的机器人物流配送方法，所述获取机器人当前时刻行为目标，结合当前时刻行为目标及所述历史信息，得到机器人下一时刻的预期行为目标；基于所述下一时刻的预期行为目标，规划机器人的具体底盘移动或抓取动作，包括：
22、利用语言大模型，将当前时刻行为目标转化为所述当前时刻行为目标对应的语义信息；
23、将当前时刻行为目标对应的语义信息与所述历史信息对应的语义信息进行比较，得到当前时刻行为目标语义信息相同的历史信息；
24、基于所述历史信息对应的机器人历史动作，规划机器人的具体底盘移动或抓取动作。
25、本专利技术还提供一种物流配送机器人，包括：
26、自然语言理解模块，用于获取人类的自然语言命令，根据物流配送历史任务及执行历史任务过程中的交流信息，理解所述自然语言命令，确定当前物流配送任务；
27、所述地图记忆模块，用于定期检测并记录所述物流配送任务所处环境的环境信息，将所述环境信息存储为所述物流配送任务对应的历史信息，所述环境信息包括以自然语言形式描述的物流配送任务所处环境、机器人执行物流配送任务过程中的历史动作及所述历史动作对应的行动目标；
28、检索模块，用于根据所述自然语言理解模块获取的当前物流配送任务及通过所述地图记忆模块获取的历史信息，利用语言大模型从所述地图记忆模块中检索有效历史信息，所述有效历史信息为当前物流配送任务相关的历史信息；
29、反思模块，用于基于所述有效历史信息，利用语言大模型得到所述有效历史信息对应的语义信息；
30、规划模块，用于获取机器人当前时刻行为目标，结合当前时刻行为目标及所述历史信息，得到机器人下一时刻的预期行为目标；基于所述下一时刻的预期行为目标，规划机器人的具体底盘移动或抓取动作。
31、本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于自然语言的机器人物流配送方法。
32、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于自然语言的机器人物流配送方法。
33、本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于自然语言的机器人物流配送方法。
34、本专利技术提供的基于自然语言的机器人物流配送方法和物流配送机器人，通过与人类的自然语言交互，实时调整机器人的配送任务规划，并利用记忆地图记录和更新环境信息，从而实现更智能、自适应的物流配送；本专利技术提供的物流配送机器人，能够根据自然语言命令和记忆地图动态调整任务规划，适应环境变化，因此适用于各种物流配送场景，如仓储、生产线、零售等领域。
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1.一种基于自然语言的机器人物流配送方法，其特征在于，所述方法通过物流配送机器人实现，所述物流配送机器人包括：自然语言理解模块、地图记忆模块、检索模块、反思模块，规划模块，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于自然语言的机器人物流配送方法，其特征在于，所述获取人类的自然语言命令，根据物流配送历史任务及执行历史任务过程中的交流信息，理解所述自然语言命令，确定当前物流配送任务，包括：
3.根据权利要求1所述的基于自然语言的机器人物流配送方法，其特征在于，所述定期检测并记录所述物流配送任务所处环境的环境信息，包括：
4.根据权利要求1所述的基于自然语言的机器人物流配送方法，其特征在于，所述利用语言大模型从所述地图记忆模块中检索有效历史信息，包括：
5.根据权利要求1所述的基于自然语言的机器人物流配送方法，其特征在于，所述基于所述有效历史信息，利用语言大模型得到所述有效历史信息对应的语义信息，包括：
6.根据权利要求1所述的基于自然语言的机器人物流配送方法，其特征在于，所述获取机器人当前时刻行为目标，结合当前时刻行为目标及
7.一种物流配送机器人，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述基于自然语言的机器人物流配送方法的步骤。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于自然语言的自适应物流配送方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于自然语言的自适应物流配送方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于自然语言的机器人物流配送方法，其特征在于，所述方法通过物流配送机器人实现，所述物流配送机器人包括：自然语言理解模块、地图记忆模块、检索模块、反思模块，规划模块，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于自然语言的机器人物流配送方法，其特征在于，所述获取人类的自然语言命令，根据物流配送历史任务及执行历史任务过程中的交流信息，理解所述自然语言命令，确定当前物流配送任务，包括：
3.根据权利要求1所述的基于自然语言的机器人物流配送方法，其特征在于，所述定期检测并记录所述物流配送任务所处环境的环境信息，包括：
4.根据权利要求1所述的基于自然语言的机器人物流配送方法，其特征在于，所述利用语言大模型从所述地图记忆模块中检索有效历史信息，包括：
5.根据权利要求1所述的基于自然语言的机器人物流配送方法，其特征在于，所述基于所述有效历史信息，利用语言大模型得到所述有效历史信息对应的语义信息，包括：
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