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文档简介

2调用大语言模型，基于所述大语言模型和知识图谱生成符合所述当前任务的规划路对所述当前任务进行分解，生成包括一系列可执行的动作序列在任务执行过程中，实时采集多模态感知传感器中各个不同传感器反馈的环境数据；当前任务与对所述环境数据的解析结果实时调整操作指令基于所述大语言模型和知识图谱生成符合所述当前任务在找到一条或多条相似的历史执行路径之后，评估所述历史执如果否，则调用大语言模型，基于所述大语言模对所述规划路径进行条件检查，以使所述规划路径满足预定义的5.根据权利要求1至4任一项所述的具身所述调用规则库，以确保生成的动作序列符合所述规则库中包括的各种将动作序列中规划的动作与所述规则库中相关的规则进行比37.根据权利要求1至4任一项所述的具身务与对所述环境数据的解析结果实时调整操作指令或规将所述语义信息与当前任务输入至大语言模型，采用所述大语言带有已知标签数据的训练数据集进行微调训采用带有已知标签数据的训练数据集进行微调训收集与具身智能体所需执行任务相关的文本数据，对所述文本采用所述数据集对大语言模型的全网络进行微调，并通过在验证集上计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现根据权利要求1_8任一项所述的具被处理器执行时实现根据权利要求1_8任一项所述的具身智能4其能够在更复杂的任务环境中有效工作是本领域技术据当前任务与对所述环境数据的解析结果实时调整操微调；5[0023]为每个基本动作设定对应的执行参数，规划各个基本动作的执行顺序和时间安[0035]收集与具身智能体所需执行任务相关的文本数据，对所6述计算机程序被处理器执行时实现上述任一种所述的具身智能成更为复杂和精细的任务规划路径。这种深度集成使得智能体不仅能理解复杂的任务需的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，7它们被用来解释本领域普通技术人员将认识到的测量值、计算值和/或提供的值的固有偏[0048]本申请所提供的具身智能体的控制方法的一种具体实施方式的流程图如图1所[0052]使用大语言模型(LLM)来理解和解析用户输入的数据，从中提取出用户的意图和并调用规则库，以确保生成的动作序列符合所述规则库中包括的各种预设规则和操作标89[0081]图3示出了本申请提供的具体实施例中进行操作规划的过规则：据当前任务与对所述环境数据的解析结果实时调整操作指令或规划路径的过程具体包括[0126]大模型利用其训练中获得的广泛知识，结合知识图谱中[0131]使用大语言模型(LLM)来理解和解析用户的指令。这一步骤将用户的自然语言输[0144]生成的路径必须通过一系列条件检查，确保满足知识图谱中定义的所有相关要规则：算机程序被处理器执行时实现上述任一种所述的具除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD_件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的

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