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申请/专利权人：上海人工智能创新中心;西北工业大学
摘要：本发明涉及一种大语言模型驱动的异构多机器人系统任务规划方法和设备，使用大语言模型解决异构多机器人系统的任务规划问题，提供了一种提议‑执行‑反馈‑调整PEFA循环机制，通过在任务分配和机器人执行之间不断地循环来促进任务的合理分配与及时调整，对于不同类型的任务和场景具有很好的泛化性，并在仿真环境和真实世界中都进行了验证。与现有技术相比，本发明通过采用任务分配‑机器人执行的两阶段分别用于实现任务分解分配和动作的执行，从而保证了整体任务的连贯性与执行的高效性，通过采用反馈‑调整机制的设计保证在任务分配与执行出现问题时进行及时的改进。
主权项：1.一种大语言模型驱动的异构多机器人系统任务规划方法，其特征在于，包括提议-执行-反馈-调整阶段，每个异构机器人内置有互不相同的第二大语言模型，其中，提议阶段：将获取的任务信息、异构机器人能力信息、历史对话信息以及异构机器人环境信息并输入第一大语言模型中，通过任务分解得到至少一个子任务，生成子任务的提议文本并发送至能力匹配的至少一个异构机器人；执行阶段：异构机器人基于提议文本和可执行动作信息，利用异构机器人内置的第二大语言模型，从可执行动作中选取与提议文本相匹配的动作，并进行动作可执行性验证，如果验证成功则异构机器人执行动作；反馈阶段：针对每个分配到提议文本的异构机器人，基于内置的第二大语言模型生成执行阶段的反馈信息；调整阶段：基于所述反馈信息更新所述历史对话信息，并更新异构机器人环境信息，重新执行提议阶段。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海人工智能创新中心 西北工业大学 大语言模型驱动的异构多机器人系统任务规划方法和设备
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