【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自然语言控制机器人，尤其涉及一种基于改进pso算法的自然语言控制机器人及控制方法。
技术介绍
1、自然语言控制机器人是指能够理解和执行人类通过自然语言发出的指令的机器人。而现有的自然语言控制机器人在执行任务之前需要大量的训练数据，尤其是带有自然语言标注的示范数据。这种数据的获取不仅耗时耗力，成本也非常高昂。此外，自然语言的多样性和复杂性意味着为每一个可能的任务或指令生成准确的标注是一个巨大的挑战。将自然语言指令转化为机器人的具体动作涉及复杂的语义理解和任务规划的过程不仅需要理解指令的字面意义，还需要根据上下文环境解释其隐含的任务意图。因此现有的机器人控制模型往往难以应对训练数据之外的新场景或新指令。这主要是因为这些模型在特定数据集上过度优化，缺乏足够的泛化能力，不能适应多变的现实环境。使得机器人的任务执行过程中很难实现所有任务指令的精准理解。
2、从另一个角度来说，现有的自然语言控制机器人即使能够精准理解所有的任务指令，由于机器人的机械臂等部件的在执行相应的任务指令时，实际的运行轨迹与任务指令中的理论运行轨...
【技术保护点】
1.一种基于改进PSO算法的自然语言控制机器人的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进PSO算法的自然语言控制机器人的控制方法，其特征在于，在步骤S1中的通过由已标注语言数据集和未标注语言数据集组成的训练集对自然语言处理模型进行训练的具体过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进PSO算法的自然语言控制机器人的控制方法，其特征在于，步骤S2中将提取的任务指令输入至自然语言处理模型进行实时自然语言处理的具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于改进PSO算法的自然语言控制机器人的控制方法...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进pso算法的自然语言控制机器人的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进pso算法的自然语言控制机器人的控制方法，其特征在于，在步骤s1中的通过由已标注语言数据集和未标注语言数据集组成的训练集对自然语言处理模型进行训练的具体过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进pso算法的自然语言控制机器人的控制方法，其特征在于，步骤s2中将提取的任务指令输入至自然语言处理模型进行实时自然语言处理的具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于改进pso算法的自然语言控制机器人的控制方法，其特征在于，步骤s4中通过改进pso算法对自然语言控制机器人的执行部件的运行轨迹进行优化的具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于改进pso算法的自然语言控制机器人的控制方法，其特征在于，步骤s42中对所述初始粒子种群进行优化的具体过程如下：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨刘一，罗福强，杨淳清，马磊，向军莲，魏靖雯，
申请(专利权)人：成都锦城学院，
类型：发明
国别省市：
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