本申請涉及計算機視覺，尤其涉及一種機器人動作生成方法、裝置及機器人。

背景技術：

1、機器人動作生成是機器人技術中的關鍵一環(huán)，它涉及運動學、動力學、控制理論等多個學科。通過不斷優(yōu)化和改進機器人的動作生成能力，可以推動相關學科的發(fā)展，促進技術創(chuàng)新。

2、相關技術中，通過人工編程輸入、傳感器采集或靜態(tài)標注的數(shù)據(jù)集學習的傳統(tǒng)方法使機器人生成動作，傳統(tǒng)方法僅能讓機器人在特定環(huán)境中生成特定動作，當涉及動態(tài)變化的場景時，機器人無法生成適應動態(tài)變化場景的動作。

技術實現(xiàn)思路

1、本說明書實施例提供一種機器人動作生成方法，以解決現(xiàn)有技術中存在的當涉及動態(tài)變化的場景時，機器人無法生成適應動態(tài)變化場景的動作的問題。

2、為解決上述技術問題，本說明書實施例是這樣實現(xiàn)的：

3、第一方面，本說明書實施例提供的一種機器人動作生成方法，包括：

4、獲取當前場景下視頻中的多個關鍵幀；

5、提取每個所述關鍵幀中的空間特征、時序特征、目標特征和環(huán)境特征；

6、將所述空間特征、所述時序特征、所述目標特征和所述環(huán)境特征進行融合，得到與每個所述關鍵幀相對應的特征向量；

7、將全部所述特征向量輸入強化學習模型，生成動作指令，以便機器人根據(jù)所述動作指令，生成機器人動作；所述強化學習模型是在訓練場景下進行優(yōu)化后的；所述訓練場景與所述當前場景不同。

8、第二方面，本說明書實施例提供的一種機器人動作生成裝置，包括：

9、獲取模塊，用于獲取當前場景下視頻中的多個關鍵幀；

10、提取模塊，用于提取每個所述關鍵幀中的空間特征、時序特征、目標特征和環(huán)境特征；

11、融合模塊，用于將所述空間特征、所述時序特征、所述目標特征和所述環(huán)境特征進行融合，得到與每個所述關鍵幀相對應的特征向量；

12、生成模塊，用于將全部所述特征向量輸入強化學習模型，生成動作指令，以便機器人根據(jù)所述動作指令，生成機器人動作；所述強化學習模型是在訓練場景下進行優(yōu)化后的；所述訓練場景與所述當前場景不同。

13、第三方面，本說明書實施例提供的一種機器人，包括機器人主體和數(shù)據(jù)處理中心，所述數(shù)據(jù)處理中心用于實現(xiàn)方案一中的機器人動作生成方法。

14、本說明書一個實施例實現(xiàn)了能夠達到以下有益效果：將融合空間特征、時序特征、目標特征和環(huán)境特征的特征向量輸入在訓練場景下優(yōu)化后的強化學習模型，通過優(yōu)化后的強化學習模型學習動態(tài)變化的目標和環(huán)境，可以在當前場景下，生成機器人動作，提高了機器人的動作生成能力，使機器人生成適應動態(tài)變化場景的動作。

技術特征：

1.一種機器人動作生成方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取當前場景下視頻中的多個關鍵幀，具體包括：

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取每個所述關鍵幀中的空間特征、時序特征、目標特征和環(huán)境特征，具體包括：

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將全部所述特征向量輸入強化學習模型之前，所述方法還包括：

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所將全部所述特征向量輸入強化學習模型，生成動作指令之后，所述方法還包括：

6.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

7.一種機器人動作生成裝置，其特征在于，包括：

8.根據(jù)權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述獲取當前場景下視頻中的多個關鍵幀，具體包括：

9.根據(jù)權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述提取每個所述關鍵幀中的空間特征、時序特征、目標特征和環(huán)境特征，具體包括：

10.一種機器人，包括機器人主體和數(shù)據(jù)處理中心，其特征在于：所述數(shù)據(jù)處理中心用于實現(xiàn)權利要求1至6中任一項所述方法的步驟。

技術總結
本說明書實施例公開了一種機器人動作生成方法、裝置及機器人，涉及計算機視覺技術領域。方案包括：將融合空間特征、時序特征、目標特征和環(huán)境特征的特征向量輸入在訓練場景下優(yōu)化后的強化學習模型，通過優(yōu)化后的強化學習模型學習動態(tài)變化的目標和環(huán)境，可以在當前場景下，生成機器人動作，提高了機器人的動作生成能力，使機器人生成適應動態(tài)變化場景的動作。

技術研發(fā)人員：楊洪兵,劉亞新,何原
受保護的技術使用者：北京靈生科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/5/15