一种基于世界模型的具身智能控制方法与流程

本发明涉及采用神经网络模型，尤其涉及一种基于世界模型的具身智能控制方法。

背景技术：

1、世界模型本质上是具身智能体的“内部模拟器”，用于建模动作作用下环境状态如何演化，从而支持前向预测、反事实推演、规划与决策。最新综述进一步把具身世界模型总结为一个三轴体系：按功能可分为任务耦合型与通用型；按时间建模可分为序列模拟与差分预测；按空间表征可分为全局latent、token序列、空间网格和分解式渲染表征。综述同时指出，其开放难题包括：缺少统一数据、缺少强调物理一致性而非像素逼真度的评价体系、实时控制下的算力效率矛盾，以及长时序误差累积。

2、例如，公开号为cn119623536b的中国专利，公开了一种基于视觉推理的具身智能世界模型的任务规划方法，提供了以下技术方案，包括：结合了大语言模型的语言处理能力与先进的视觉感知技术，使智能体能够在获取少量的环境视觉信息下通过世界模型预先推理环境状态和模拟可能的行动；从而在复杂的环境中有效决策和快速适应不断变化的环境状态，进而显著提升了智能体在复杂场景中任务执行效率和任务完成的成功率。但是，上述的一种基于视觉推理的具身智能世界模型的任务规划方法，依赖大语言模型与扩散模型进行高层视觉推理和状态预测，缺乏底层执行闭环、设备个体差异补偿、端侧算力约束适配及量产一致性机制，难以解决实际部署中的物理交互与实时控制问题。

技术实现思路

1、本发明解决了现有技术中端侧算力受限、长任务导致误差累积、量产一致性差的问题，提出了一种基于世界模型的具身智能控制方法，达成了可量产、实时可控、长时稳定、自适应校正的目的。

2、进一步说，本发明旨在构建一种云边端协同、融合设备指纹与分层世界模型的具身智能平台，以解决量产场景下的实时、稳定、自适应执行难题。

3、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

4、一种基于世界模型的具身智能控制方法，包括：

5、采集多模态传感数据与设备状态，生成包含设备指纹的统一状态包，基于设备簇模板实例化单设备数字孪生；

6、由高层任务世界模型将总任务分解为，带前置和后置条件及回退节点的可验证子目标序列；中层技能世界模型生成对应技能参数，低层动力学世界模型做短时预测并生成动作块；

7、依次验证逻辑前置条件和几何可达条件与安全约束条件及不确定性条件，均满足后下发动作并执行；

8、采集执行反馈，验证子任务后置条件，通过则推进下一子目标，否则回退至最近已验证节点并修正数字孪生参数。

9、作为优选，所述生成包含设备指纹的统一状态包中，建立同类设备的设备簇模板，采集单设备标准化标定数据以及运行数据，提取关节传动视觉时延温漂及老化的个体特征参数，形成相对于簇模板的残差指纹，并注入三层世界模型以及数字孪生模块完成状态预测以及动作生成的修正。

10、作为优选，所述基于设备簇模板实例化单设备数字孪生中，采用离线量产模板闭环以及在线设备同步闭环的双机制，所述离线闭环通过设备簇划分以及簇级仿真训练结合批量数据回传更新模板，所述在线闭环通过实时观测残差持续修正单设备的残差参数。

11、作为优选，所述由高层任务世界模型将总任务分解包括，按任务类型适配不同实现方式，开放语义任务采用语言模型结合符号约束解算器，工业流程任务采用图神经网络结合任务状态机，规则强且需因果可解释的任务采用具身任务知识图谱以及因果推理模块。

12、作为优选，所述回退至最近已验证节点包括，优先回退当前子任务的起始节点，若前序状态失真则回退直接前驱节点，若局部任务链失效则回退至高层重规划的根节点，回退后先恢复状态快照并重新感知再继续执行。

13、作为优选，所述低层动力学世界模型做短时预测并生成动作块中，采用双通道编码方式生成，通过频域变换或平滑曲线拟合提取动作序列的低频平滑主成分，对重构残差中的突变点进行稀疏检测得到事件分量，端侧仅解码当前时域所需的前序动作。

14、作为优选，所述不确定性条件的验证中，还包括动态精度调度步骤，端侧部署多精度版本的模型，根据任务风险等级时延预算以及不确定性水平切换精度，通过与量化模型联合训练的置信度映射头输出可信度，低于阈值则升精度或卸载至边云侧。

15、作为优选，所述回退至最近已验证节点并修正数字孪生参数中，当不确定性未达停机阈值时触发微探测动作机制，自动生成试探动作，利用其观测结果更新位姿、接触、摩擦或夹持状态，完成状态修正后再重新执行验证。

16、作为优选，所述均满足后下发动作并执行中，若逻辑前置条件不满足则返回高层任务世界模型进行任务重排或状态恢复；若几何可达条件不满足则触发重新感知或路径重规划；若动力学与安全约束条件不满足则降低速度、缩短步长或切换保守控制模式；若不确定性条件不满足则升高模型精度或请求边侧或云侧重规划。

17、作为优选，所述安全约束条件基于碰撞接触位姿执行任务以及模型风险分量加权融合得到的总风险值进行判定。

18、与现有技术相比，本发明的有益效果是。

19、1.本发明通过设备簇模板与单设备残差指纹相结合的参数化体系，将同类设备的共性先验与单台设备的个体偏差分离管理，配合在线同步修正机制，使数字孪生模型能够持续追踪真实设备的磨损、温漂及装配偏差，将传统的一次性仿真迁移改造为贯穿设备全生命周期的自校正闭环，确保批量交付机器人在复杂工况下的策略稳定与执行一致。

20、2.本发明构建了云边端三级协同的异构计算分工架构，将长时推演与重训练置于云端，任务规划与事件记忆置于边侧，仅将短时动力学预测与安全闭环保留在端侧。辅以动态精度切换、动作块双通道编码及量化可信度校准机制，使端侧轻量模型在低功耗控制器上既能满足高实时性控制闭环要求，又能在高不确定性任务中无缝请求上层算力接管。

21、3.本发明采用高层任务、中层技能与低层动力学三层世界模型协同的分层物理智能体架构。高层负责构建带前置与后置条件的子目标树，中层负责技能参数化与终止验证，低层负责毫秒级接触预测与执行许可检查。配合事件记忆压缩与已验证节点回退机制，系统在局部失败时无需从零开始，仅回退至最近可信状态即可继续执行，显著提升了多阶段复杂操作的成功率与鲁棒性。

1.一种基于世界模型的具身智能控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于世界模型的具身智能控制方法，其特征在于，所述生成包含设备指纹的统一状态包中，建立同类设备的设备簇模板，采集单设备标准化标定数据以及运行数据，提取关节传动视觉时延温漂及老化的个体特征参数，形成相对于簇模板的残差指纹，并注入三层世界模型以及数字孪生模块完成状态预测以及动作生成的修正。

3.根据权利要求2所述的一种基于世界模型的具身智能控制方法，其特征在于，所述基于设备簇模板实例化单设备数字孪生中，采用离线量产模板闭环以及在线设备同步闭环的双机制，所述离线闭环通过设备簇划分以及簇级仿真训练结合批量数据回传更新模板，所述在线闭环通过实时观测残差持续修正单设备的残差参数。

4.根据权利要求3所述的一种基于世界模型的具身智能控制方法，其特征在于，所述由高层任务世界模型将总任务分解包括，按任务类型适配不同实现方式，开放语义任务采用语言模型结合符号约束解算器，工业流程任务采用图神经网络结合任务状态机，规则强且需因果可解释的任务采用具身任务知识图谱以及因果推理模块。

5.根据权利要求4所述的一种基于世界模型的具身智能控制方法，其特征在于，所述回退至最近已验证节点包括，优先回退当前子任务的起始节点，若前序状态失真则回退直接前驱节点，若局部任务链失效则回退至高层重规划的根节点，回退后先恢复状态快照并重新感知再继续执行。

6.根据权利要求4或5所述的一种基于世界模型的具身智能控制方法，其特征在于，所述低层动力学世界模型做短时预测并生成动作块中，采用双通道编码方式生成，通过频域变换或平滑曲线拟合提取动作序列的低频平滑主成分，对重构残差中的突变点进行稀疏检测得到事件分量，端侧仅解码当前时域所需的前序动作。

7.根据权利要求6所述的一种基于世界模型的具身智能控制方法，其特征在于，所述不确定性条件的验证中，还包括动态精度调度步骤，端侧部署多精度版本的模型，根据任务风险等级时延预算以及不确定性水平切换精度，通过与量化模型联合训练的置信度映射头输出可信度，低于阈值则升精度或卸载至边云侧。

8.根据权利要求4或7所述的一种基于世界模型的具身智能控制方法，其特征在于，所述回退至最近已验证节点并修正数字孪生参数中，当不确定性未达停机阈值时触发微探测动作机制，自动生成试探动作，利用其观测结果更新位姿、接触、摩擦或夹持状态，完成状态修正后再重新执行验证。

9.根据权利要求8所述的一种基于世界模型的具身智能控制方法，其特征在于，所述均满足后下发动作并执行中，若逻辑前置条件不满足则返回高层任务世界模型进行任务重排或状态恢复；若几何可达条件不满足则触发重新感知或路径重规划；若动力学与安全约束条件不满足则降低速度、缩短步长或切换保守控制模式；若不确定性条件不满足则升高模型精度或请求边侧或云侧重规划。

10.根据权利要求9所述的一种基于世界模型的具身智能控制方法，其特征在于，所述安全约束条件基于碰撞接触位姿执行任务以及模型风险分量加权融合得到的总风险值进行判定。