基于多模态融合与强化学习的复杂场景抓取方法及系统

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基于多模态融合与强化学习的复杂场景抓取方法及系统
申请号:CN202510945231
申请日期:2025-07-09
公开号:CN120735016A
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明属于机器人抓取技术领域,公开了一种基于多模态融合与强化学习的复杂场景抓取方法及系统,包括获取用户的语言指令和抓取场景RGB图像;基于语言指令和抓取场景RGB图像,获得文本特征、图像特征、位置特征和抓取特征进行特征;基于交叉注意力机制,对文本特征、图像特征、位置特征和抓取特征进行特征融合操作,获得交叉注意力特征;将交叉注意力特征作为状态空间,抓取位姿作为动作空间,将抓取序列规划问题建模为马尔科夫决策过程,采用强化学习方法进行求解,获得最终的复杂场景抓取模型。本发明通过多模态联合建模与预训练模型先验融合,不仅提升了机器人在面对复杂环境中的适应能力,还显著提高了方法的泛化性和现实世界中的执行效果。
技术关键词
高维特征向量 抓取方法 强化学习方法 多模态 交叉注意力机制 图像位置特征 场景 文本 机器人抓取技术 指令 引导机器人 序列 计算机 处理器 抓取系统 特征提取模块 抓取动作 数据获取模块