CN117874258B 基于语言视觉大模型与知识图谱的任务序列智能规划方法 （北京工业大学）_第1页
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WO2022116417A1,2022.06.基于语言视觉大模型与知识图谱的任务序本发明公开了基于语言视觉大模型与知识层次化知识图谱构建的知识图谱中查询并提取所述域文件与问题文件驱动PDDL自主动作序列2动作序列规划；从层次化知识图谱构建的知识图谱中查询并提取相关的物体与动作属性，所述问题文件驱动PDDL自主动作序列规划动作基元序列；所述基于语言视觉大模型的场景关系感知与预测模型训练过程中，首先VisualBERT模型结合BERT模型的语言理解和视觉信息处理能力在预训练完成后，模型权重被冻结以保持在COCO数据集上根据家居场景中出现的相关物体列表，在知识图谱中检索与物体节3模型的场景关系感知与预测模型中获取的初始状态与目标状态自主生成PDDL规划器问题基于特定任务与场景自动生成PDDL求解文件之后，PDDL2.根据权利要求1所述的基于语言视觉大模型与知识图谱的任务序列智能规划方法，3.根据权利要求1所述的基于语言视觉大模型与知识图谱的任务序列智能规划方法，系的提取采取三元组的形式描述与任务目标状4.根据权利要求1所述的基于语言视觉大模型与知识图谱的任务序列智能规划方法，5.根据权利要求1所述的基于语言视觉大模型与知识图谱的任务序列智能规划方法，6.根据权利要求2所述的基于语言视觉大模型与知识图谱的任务序列智能规划方法，4[0003]在现有的处理方法中，传统的思路是利用自然语言理解中句法分析获取关键信本体语言之间的不一致问题。具体实现通过查询知识图谱，自动生成PDDL(Planning述域文件与问题文件驱动PDDL自主动作序列规划动作基元序列。5力机制提取上下文特征，并获取场景图片中的场景物体与任务语句之间的潜在特征联系，取完成任务所需的动作基元序列。[0009]本发明的主要创新点在于(1)基于语言视觉大模型的场景关系感知与预测，利用行的操作层动作基元序列。6理过的数据输入到由softmax和前馈神经网络(ffn)组成的两[0030]其中W1,W2和b1,[0032]构建PSG数据集格式的目标状态预测数据集，用来微调训练第二层模型头网络权7[0033]图3是层次化知识图谱的可视化模型。知识图谱中存储了机器人完成日常操作劳系通过节点互相连接，表示物体的可操作方式。为便于后续PDDL(PlanningDomain式描述动作执行的前提条件以及动作执行的效果(如下是动作grasp的规划属性存储格8用语言视觉感知模型中获取的初始状态与目标状9

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