一种基于知识增强与质控的无人装备免训练自适应控制方法与流程

本发明涉及无人装备智能控制、边缘智能、多模态感知、视觉语言模型和检索增强生成，尤其涉及一种基于知识增强与质控的无人装备免训练自适应控制方法。

背景技术：

1、随着矿山、军工、应急救援和工业巡检等场景对无人化作业需求的提升，无人车、无人机、履带机器人、巡检机器人等异构无人装备被广泛用于目标识别、路径行进、区域巡检和异常处置等任务。现有无人装备通常依赖预训练模型、场景识别模型或任务控制模型完成环境理解和动作执行，在固定场景下能够满足基本使用需求。

2、但是，矿山、军工等实际作业环境具有较强的不确定性和变化性，不同现场的地形结构、光照条件、障碍物分布、危险区域、任务规则和安全约束均可能不同。当无人装备进入新环境后，现有方案往往需要重新采集数据并对模型进行微调训练或参数更新，导致部署周期长、交付成本高，难以满足快速落地和规模化复制需求。

3、视觉语言模型虽然能够提升无人装备对图像、文本和任务指令的理解能力，但直接用于控制时仍存在场景适配不足、输出不稳定、动作映射不明确和安全质控不足等问题。因此，需要一种在模型权重固定、不重新训练、不现场微调的条件下，通过场景提示词库、环境知识库和检索增强机制实现环境理解切换、动作映射适配和质控闭环的无人装备自适应控制方法。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于知识增强与质控的无人装备免训练自适应控制方法，其中，包括：

2、s10、采集异构无人装备进入新作业环境后的视觉输入、任务指令及装备状态信息，并融合生成表征当前场景语义结构、任务目标及设备执行约束条件的待适配场景数据；

3、s20、将待适配场景数据输入部署于边缘侧且模型权重固定的轻量化vlm，使轻量化vlm仅用于场景语义解析而不参与模型参数更新或微调训练，生成用于触发控制逻辑选择的环境特征描述；

4、s30、基于环境特征描述通过检索增强机制从外挂场景提示词库及环境知识库中动态检索匹配提示词模板及环境约束规则，并将提示词模板作为控制逻辑生成结构的约束来源，形成知识增强提示信息；

5、s40、将知识增强提示信息作为控制生成约束条件输入固定权重轻量化vlm，使轻量化vlm在无需重新训练的条件下依据提示词模板定义的控制结构生成结构化控制意图；

6、s50、基于结构化控制意图与异构无人装备能力字典建立动作语义与设备控制接口之间的映射关系生成控制策略，并在执行前对控制策略执行任务一致性约束校验、安全约束校验及设备可执行性校验，仅在满足校验约束时允许进入执行阶段；

7、s60、将通过质控校验的控制策略转换为无人装备底层控制指令并下发执行，并基于执行反馈对环境特征描述及提示词检索结果进行动态更新，以触发控制意图重构与控制策略修正，形成基于固定模型权重的免训练自适应控制闭环。

8、如上所述的一种基于知识增强与质控的无人装备免训练自适应控制方法，其中，采集异构无人装备进入新作业环境后的视觉输入、任务指令及装备状态信息，并融合生成表征当前场景语义结构、任务目标及设备执行约束条件的待适配场景数据，包括：

9、s101、采集异构无人装备进入新作业环境后的视觉图像、视频流及环境空间结构信息，并识别当前环境中的目标对象、场景边界、障碍物分布和可通行区域，形成场景语义基础表征；

10、s102、同步采集任务指令、装备运动状态、载荷状态、通信状态和设备执行约束参数，并将任务目标、设备执行条件与场景语义基础表征进行融合，生成待适配场景数据。

11、如上所述的一种基于知识增强与质控的无人装备免训练自适应控制方法，其中，将待适配场景数据输入部署于边缘侧且模型权重固定的轻量化vlm，使轻量化vlm仅用于场景语义解析而不参与模型参数更新或微调训练，生成用于触发控制逻辑选择的环境特征描述，包括：

12、s201、将待适配场景数据输入部署于边缘侧的轻量化vlm，由轻量化vlm对视觉输入、任务指令和装备状态信息进行多模态语义解析，并保持模型权重在现场部署过程中不发生更新；

13、s202、根据多模态语义解析结果提取场景类型、目标对象、障碍物分布、危险区域、可通行区域和设备状态，生成用于触发后续提示词检索和控制逻辑选择的环境特征描述。

14、如上所述的一种基于知识增强与质控的无人装备免训练自适应控制方法，其中，基于环境特征描述通过检索增强机制从外挂场景提示词库及环境知识库中动态检索匹配提示词模板及环境约束规则，并将提示词模板作为控制逻辑生成结构的约束来源，形成知识增强提示信息，包括：

15、s301、基于环境特征描述对外挂场景提示词库进行语义检索，匹配与当前场景类型、目标对象、任务目标和设备执行条件对应的提示词模板；

16、s302、从环境知识库中调用与当前场景对应的作业规则、安全约束、动作边界、异常处置规则和结果验证要求，并与匹配到的提示词模板组合形成知识增强提示信息。

17、如上所述的一种基于知识增强与质控的无人装备免训练自适应控制方法，其中，将知识增强提示信息作为控制生成约束条件输入固定权重轻量化vlm，使轻量化vlm在无需重新训练的条件下依据提示词模板定义的控制结构生成结构化控制意图，包括：

18、s401、将知识增强提示信息、环境特征描述和任务指令共同输入固定权重轻量化vlm，利用提示词模板对轻量化vlm的场景理解方式和控制推理路径进行约束，以触发不同场景下控制逻辑结构的切换；

19、s402、由固定权重轻量化vlm在无模型参数更新和无现场微调条件下生成结构化控制意图，结构化控制意图包括目标对象、目标动作、动作路径、安全边界、禁止动作、异常处置规则和验证要求。

20、如上所述的一种基于知识增强与质控的无人装备免训练自适应控制方法，其中，基于结构化控制意图与异构无人装备能力字典建立动作语义与设备控制接口之间的映射关系生成控制策略，并在执行前对控制策略执行任务一致性约束校验、安全约束校验及设备可执行性校验，包括：

21、s501、基于结构化控制意图调用异构无人装备能力字典，确定当前无人装备支持的运动能力、感知能力、执行能力、通信能力和底层控制接口类型，并建立目标动作与底层控制接口之间的语义映射关系；

22、s502、根据语义映射关系生成控制策略，并对控制策略进行任务一致性校验、安全约束校验、设备可执行性校验和结果可验证性校验，仅当控制策略满足校验约束时允许进入执行阶段。

23、如上所述的一种基于知识增强与质控的无人装备免训练自适应控制方法，其中，将通过质控校验的控制策略转换为无人装备底层控制指令并下发执行，并基于执行反馈对环境特征描述及提示词检索结果进行动态更新，以触发控制意图重构与控制策略修正，形成基于固定模型权重的免训练自适应控制闭环，包括：

24、s601、将通过质控校验的控制策略转换为无人装备底层控制接口可识别的运动控制指令、姿态控制指令、任务执行指令、异常停止指令或回退控制指令，并下发至对应无人装备执行；

25、s602、采集无人装备执行过程中的视觉反馈、位置反馈、姿态反馈、设备状态反馈和任务结果反馈，并根据反馈结果更新环境特征描述和提示词检索结果，以触发控制意图重构和控制策略修正，形成免训练自适应控制闭环。

26、本发明还提供一种基于知识增强与质控的无人装备免训练自适应控制系统，其中，包括：

27、场景数据采集模块，用于采集异构无人装备进入新作业环境后的视觉输入、任务指令及装备状态信息，并融合生成待适配场景数据；

28、环境特征生成模块，用于将待适配场景数据输入部署于边缘侧且模型权重固定的轻量化vlm，生成用于触发控制逻辑选择的环境特征描述；

29、知识增强检索模块，用于基于环境特征描述从外挂场景提示词库及环境知识库中动态检索匹配提示词模板及环境约束规则，形成知识增强提示信息；

30、结构化控制意图生成模块，用于将知识增强提示信息作为控制生成约束条件输入固定权重轻量化vlm，生成结构化控制意图；

31、控制策略生成与质控模块，用于基于结构化控制意图与异构无人装备能力字典建立动作语义与设备控制接口之间的映射关系生成控制策略，并对控制策略进行任务一致性、安全约束、设备可执行性和结果可验证性质控校验；

32、执行与闭环反馈模块，用于将通过质控校验的控制策略转换为无人装备底层控制指令并下发执行，并基于执行反馈对环境特征描述、提示词检索结果、控制意图和控制策略进行动态修正，形成基于固定模型权重的免训练自适应控制闭环。

33、本发明实现的有益效果如下：本发明通过固定权重轻量化vlm、外挂场景提示词库、环境知识库和检索增强机制，使无人装备在进入新环境后无需重新训练或现场微调，即可根据视觉输入和环境特征自动匹配提示词模板、场景规则和动作约束，生成适配当前任务的结构化控制意图，并结合装备能力字典完成动作映射和控制策略生成；同时，通过质控校验和执行反馈闭环对控制策略进行安全性、可执行性和结果验证修正，从而提高异构无人装备在矿山、军工等复杂场景下的快速部署能力、标准化交付能力、控制安全性和场景自适应能力。