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摘要：本申请提供了多场景下的机器人适应性测试方法及平台，涉及机器人测试技术领域，包括：构建模拟火灾场景并获取其场景信息，进一步划分子场景为废墟空间、狭窄空间和烟雾环境；基于这些子场景的场景复杂度评级，生成基础评级标识，并建立映射任务；依据映射任务配置监测传感器组，实时监测机器人并获取实时数据集；构建评价网络，包含三个子网络，分别对应三个子场景，并进行适应性测试评价；最后，根据适应性评价结果进行机器人控制管理。通过本申请可以解决现有技术缺乏对环境和任务多样性的考虑，导致在复杂多变场景下机器人的适应性评价不准确的技术问题，提高了机器人评价的全面性和准确性，增强了机器人的适应性，优化了机器人的控制管理。
主权项：1.多场景下的机器人适应性测试方法，其特征在于，包括：建立模拟火灾场景，并获取模拟火灾场景的场景信息，根据所述场景信息进行子场景划分，生成废墟空间子场景、狭窄空间子场景和烟雾环境子场景；基于所述场景信息建立各个子场景的场景复杂度评级，生成基础评级标识；建立各个子场景的映射任务，并依据所述映射任务配置监测传感器组，以所述监测传感器组执行机器人的实时监测，获取机器人的实时数据集；构建评价网络，所述评价网络包括第一评价子网络、第二评价子网络和第三评价子网络，所述第一评价子网络、第二评价子网络和第三评价子网络分别与废墟空间子场景、狭窄空间子场景和烟雾环境子场景映射，且第一评价子网络、第二评价子网络和第三评价子网络设置有不同的偏置权重；将所述实时数据集、基础评级标识、映射任务发送至所述评价网络，通过评价网络内的各个子评价网络进行机器人在多场景下的适应性测试评价，生成适应性评价结果；根据适应性评价结果进行机器人控制管理。
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百度查询： 江苏宁昆机器人智能科技有限公司 多场景下的机器人适应性测试方法及平台
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