【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体涉及一种机器人异常处理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、目前，随着机器人技术的快速发展，机器人在工业、物流、服务、医疗健康和金融科技等领域的应用越来越广泛。机器人通常需要在复杂多变的环境中执行各种任务，例如在工厂中进行物料搬运、在仓库中进行货物分拣、在服务场所中提供引导服务等。在这些应用场景中，机器人可能会遇到各种异常情况，如传感器故障、环境变化、机械故障等，这些异常情况可能会对任务的执行产生不利影响，甚至导致任务失败或机器人损坏。
2、当前，传统的机器人异常处理方法主要依赖于预设的规则和简单的传感器反馈。例如，当传感器检测到异常信号时，机器人会触发预设的警报或执行简单的避障动作。然而，这些方法存在以下局限性：
3、1.缺乏实时性：传统方法通常只能在异常发生后进行处理，无法实时预测和预防异常。
4、2.处理能力有限：传统方法依赖于固定规则，难以应对复杂多变的异常情况，尤其是那些未被预先定义的异常。
5、3.缺乏智能化：传统方法无法对异常...
【技术保护点】
1.一种机器人异常处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的机器人异常处理方法，其特征在于，所述实时采集目标机器人根据任务执行策略执行目标任务时的状态数据和环境数据，包括：
3.根据权利要求1所述的机器人异常处理方法，其特征在于，所述利用预训练的视觉语言大模型，对所述状态数据和所述环境数据进行分析，识别目标异常因素，包括：
4.根据权利要求3所述的机器人异常处理方法，其特征在于，所述对预处理后的所述状态数据和所述环境数据进行特征提取，并将提取的特征进行融合，得到融合特征，包括：
5.根据权利要求1所述的机器人...
【技术特征摘要】
1.一种机器人异常处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的机器人异常处理方法，其特征在于，所述实时采集目标机器人根据任务执行策略执行目标任务时的状态数据和环境数据，包括：
3.根据权利要求1所述的机器人异常处理方法，其特征在于，所述利用预训练的视觉语言大模型，对所述状态数据和所述环境数据进行分析，识别目标异常因素，包括：
4.根据权利要求3所述的机器人异常处理方法，其特征在于，所述对预处理后的所述状态数据和所述环境数据进行特征提取，并将提取的特征进行融合，得到融合特征，包括：
5.根据权利要求1所述的机器人异常处理方法，其特征在于，所述评估所述目标异常因素对所述目标机器人执行所述目标任务时的影响程度，生成评估结果，包括：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴建汉，王健宗，
申请(专利权)人：平安科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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