【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人智能控制，更具体地说，本专利技术涉及一种具身智能机器人行为模式自适应调整系统。
技术介绍
1、专利公开号为cn119849301a的专利公开了一种基于强化学习的四足机器人运动控制方法及系统，通过构建四足机器人仿真模型，可在虚拟环境中模拟和分析其运动行为，显著降低研发成本和周期，将平衡控制问题转化为马尔科夫决策过程，定义状态、动作和奖励函数，有助于实现更智能、自适应的平衡策略，采用确定性策略梯度算法与仿真模型交互训练，可得到高效平衡控制策略，实时调整机器人行为以保持平衡，利用分层控制思想，将行走任务分解为落脚点选取和步态生成两个子任务，通过强化学习分别实现，提高机器人在不规则地形上的行走灵活性和稳定性，在仿真平台上搭建不规则地形进行试验验证，可安全、重复地评估机器人性能，进一步优化策略。
2、现有的智能机器人行为模式自适应调整系统，主要存在以下问题：
3、现有系统中，不同类型的感知模态往往缺乏有效的模态对齐与归一化映射机制；导致多模态数据融合后信息丢失或出现偏置，进而影响环境状态识别的准确性与实...
【技术保护点】
1.一种具身智能机器人行为模式自适应调整系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种具身智能机器人行为模式自适应调整系统，其特征在于，所述采集并融合多模态环境感知信息的方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种具身智能机器人行为模式自适应调整系统，其特征在于，所述环境状态表示向量的生成方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种具身智能机器人行为模式自适应调整系统，其特征在于，所述神经形态感知路径的构建方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种具身智能机器人行为模式自适应调整系统，其特征在于，所述动作策略的生成方法包括
6....
【技术特征摘要】
1.一种具身智能机器人行为模式自适应调整系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种具身智能机器人行为模式自适应调整系统，其特征在于，所述采集并融合多模态环境感知信息的方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种具身智能机器人行为模式自适应调整系统，其特征在于，所述环境状态表示向量的生成方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种具身智能机器人行为模式自适应调整系统，其特征在于，所述神经形态感知路径的构建方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种具身智能机器人行为模式自适应调整系统，其特征在于，所述动作策略的生成方法包括：
6.根据权利要求5所述的一种具身智...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹博，饶英东，陈辉，陈能祥，
申请(专利权)人：深圳乾海格致科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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