一种用于具身智能的动态场景数据处理及自适应决策方法及系统与流程

本发明涉及数据管理与调度领域，具体涉及一种用于具身智能的动态场景数据处理及自适应决策方法及系统。

背景技术：

1、具身智能系统是指能够通过传感器感知外部环境、结合任务目标进行自主分析决策，并通过执行机构与真实物理环境发生交互的智能系统。随着人形机器人、移动机器人等具身智能设备逐步应用于商业街区、物流仓库、社区道路、园区巡检等开放动态场景，其面临的环境不再是静态、规则、可完全预测的实验室场景，而是包含行人、车辆、天气变化、路面状态变化、临时障碍物以及群体行为变化等多种动态因素的复杂场景。

2、现有具身智能系统通常能够基于摄像头、激光雷达、惯性传感器等设备获取周围环境信息，并完成静态障碍物识别、基础路径规划和简单避障控制。然而，在真实开放环境中，仅依赖单次即时感知数据进行决策，难以准确反映环境风险的时变性和隐蔽性。例如，在雨雪、低温、夜间、强反光等条件下，同一地理位置的通行风险可能发生明显变化；某些路面区域在视觉上仅表现为反光、水渍或颜色差异，但其实际可能对应薄冰、积水、泥泞、松散砂石等不同风险状态。现有系统往往难以将天气数据、时间数据、历史通行数据、群体行为数据与具体地理位置进行关联分析，导致动态场景数据处理结果与实际通行风险之间存在偏差。此外，现有具身智能系统在处理动态场景时，多数仍以当前设备自身采集的数据为主要依据，不足以有效利用环境中其他移动主体的行为信息。例如，行人在某一路段出现绕行、减速、谨慎行走、滑倒或跌倒等行为，通常隐含着该位置存在潜在风险，但现有系统缺乏将该类行为数据转化为可复用风险经验数据的机制。单个机器人即使在某一区域通过试错获得了风险经验，该经验也往往局限于本机本次任务，无法被其他机器人及时调用，导致多个具身智能设备在相同或相似环境中重复经历风险探索过程，降低了整体运行效率和安全性。

3、现有的数据处理与决策流程通常存在感知、分析、规划和控制模块相互割裂的问题。视觉感知模块主要输出目标识别或障碍物检测结果，路径规划模块主要依据几何距离和静态避障规则进行计算，运动控制模块则根据既定路径执行步态或姿态调整。上述模块之间缺乏统一的增强型环境表征，难以同时表达微观几何信息、宏观经验风险、实时天气影响和任务优先级等因素，导致系统无法在动态场景下生成协调一致的视觉注意聚焦方案、路径重规划方案和运动控制调整方案。现有具身智能系统缺乏完整的数据闭环机制。执行过程中的成功通行、打滑、失稳、急停、绕行等反馈数据，通常未能被标准化记录、上传、聚合和重新用于模型优化。由此，系统难以持续更新特定地理区域在不同天气、时间和人流条件下的风险概率，也难以形成可供多设备共享的群体经验风险图谱，影响了具身智能系统在长期运营场景中的自适应能力和规模化部署能力。

技术实现思路

1、为了弥补现有技术的不足，本发明提出了一种用于具身智能的动态场景数据处理及自适应决策方法及系统，机器人不仅通过自身传感器感知世界，更能通过观察人类行为理解风险，通过共享群体经验预见风险，并最终结合实时天气数据规避风险，实现类人的、社会化的安全导航与交互。

2、本发明所述的一种用于具身智能的动态场景数据处理及自适应决策方法，由中央控制平台执行，包括以下步骤：

3、s1.实时接收多模态感知数据、高层任务指令、实时天气数据及与当前环境匹配的群体经验风险图谱数据；

4、s2.构建并更新局部动态场景交互图谱，同时融合所述群体经验风险图谱中的宏观统计风险数据，形成包含微观几何信息与宏观经验风险标签的增强型环境表征；

5、s3.基于所述增强型环境表征、实时任务指令及天气数据，进行融合决策分析，生成一组协调的自适应方案，所述方案至少包括：基于经验风险引导的视觉注意聚焦方案、规避高风险区域的路径重规划方案、以及适应预估路面属性的步态参数调整方案；

6、s4.将所述自适应方案分发至对应的感知、规划与控制模块执行；

7、s5.监控执行过程，生成综合性能评估向量；

8、s6.根据所述性能评估向量及新采集的数据，生成新的经验数据片段并上传，用于更新所述群体经验风险图谱，同时触发本地方案微调。

9、优选的，所述群体经验风险图谱的构建过程包括：由各人形机器人的视觉采集器采集环境中其他移动主体的行为视频数据；通过行为分析模型处理所述视频数据，提取特定地理位置上的行为模式标签及其对应的环境数据标签，所述行为模式标签包括平稳行走、谨慎行走、滑倒、跌倒、绕行；将所述行为模式标签与环境数据标签、地理位置信息绑定，形成标准化经验数据单元；在云端终端处理器，对海量标准化经验数据单元按地理位置网格和天气数据进行聚类与统计分析，计算每个网格单元在不同天气数据下的风险概率分布及主流安全路径模式，生成并持续更新所述图谱。

10、优选的，步骤s3中所述基于经验风险引导的视觉注意聚焦方案具体为：

11、中央控制平台解析所述群体经验风险图谱，识别出当前规划路径附近或前方区域中，历史风险指数超过预设阈值的高风险关注点；中央控制平台向视觉处理模块发出指令，动态调整感知资源分配，对所述高风险关注点进行持续、高分辨率的扫描与分析；

12、视觉处理模块将针对高风险点的增强分析结果反馈给中央控制平台，用于对图谱风险信息进行实时确认与修正。

13、优选的，s3中所述规避高风险区域的路径重规划方案具体为：

14、中央控制平台将所述群体经验风险图谱提供的网格化风险概率数据，转化为路径规划算法中的动态成本地图；其中，历史风险高的网格被赋予较高的通行成本，历史安全的路径被赋予较低的通行成本；路径规划算法在满足任务终点约束和基本几何避障的前提下，以最小化总通行成本为目标，进行实时路径搜索；当实时感知确认某高风险点当前实际危险已降低或发现新的未在图谱中记录的危险时，中央控制平台动态调整该局部区域的成本值，并触发路径的局部重优化。

15、优选的，所述行为分析模型在识别滑倒或跌倒行为时，具体依据以下一种或多种视觉特征的突变进行判断：行人身体躯干相对于地面的倾斜角速度超过阈值；行人手臂非自主性地快速挥舞以保持平衡；行人足部与地面接触后产生异常的、非向前的滑动位移；行人重心轨迹出现剧烈的、非周期性的波动。

16、优选的，步骤s6中所述生成新的经验数据片段包括正面经验与负面经验的记录：

17、当机器人按照规划的安全路径平稳通过某区域时，记录为一次正面经验验证；

18、当机器人在某位置发生打滑、姿态失稳或被迫急停时，记录为一次负面经验更新；

19、正面与负面经验均上传，用于对群体经验风险图谱中对应位置的风险概率值进行动态更新。

20、优选的，所述方法还包括一种跨机器人经验共享与协同机制：当多个人形机器人在相近时间段内于同一地理区域活动时，其中央控制平台通过通信网络进行数据交换；率先通过某复杂路段的机器人，可将其实时构建的增强型环境表征及成功通过的详细控制参数，以经验包的形式分享给邻近的同伴机器人；接收方的中央控制平台将此经验包作为高优先级的实时参考信息，融入自身的决策过程。

21、优选的，所述群体经验风险图谱的数据，被进一步用于商业运营分析与决策支持，包括：识别出长期、高频出现通行困难的地理位置，自动生成安全隐患报告；分析不同天气条件下各条路径的安全通行流量，为交通疏导提供动态建议；基于历史风险数据，为不同优先级的任务在恶劣天气下的路径规划设置差异化的风险容忍度。

22、面向动态场景的人形机器人自适应交互系统，包括设置于各人形机器人本地的机器人子系统，以及设置于云端的中心处理子系统；所述机器人子系统包括：

23、感知模块，用于采集环境的多模态传感器数据，并执行对环境中行人或车辆移动视频的行为分析，提取行为模式标签；

24、本地数据处理模块，与所述感知模块连接，用于记录并暂存由行为模式标签、当前环境数据标签及地理位置信息绑定的标准化经验数据单元；

25、中央控制平台，分别与所述感知模块、本地数据处理模块、机器人的运动规划与控制模块、以及通信模块连接；所述中央控制平台用于：接收并融合实时感知数据、任务指令、天气数据及来自云端的群体经验风险图谱数据，生成自适应方案并协调各模块执行；

26、所述中心处理子系统包括：

27、群体数据处理器，通过通信网络与各机器人子系统的本地数据处理模块连接，用于接收来自所有机器人的标准化经验数据单元，构建并持续更新全局的群体经验风险图谱；

28、动态环境因子接口，用于接入实时及历史的宏观天气数据；

29、所述通信模块，用于实现所述机器人子系统与所述中心处理子系统之间的数据上传、图谱下载及机器人间的直接通信。

30、优选的，所述感知模块包括视觉采集单元和视觉处理单元；所述视觉采集单元为高清摄像头，配备可控云台；所述视觉处理单元内置行为分析模型，用于运行如权利要求5所述的特征判断，以识别行人的滑倒或跌倒行为；并且，响应于所述中央控制平台发出的基于经验风险引导的视觉注意聚焦方案指令，动态调整所述视觉采集单元的云台角度、焦距及所述视觉处理单元的计算资源分配。

31、优选的，所述中央控制平台内集成有风险感知与路径优化决策器；所述决策器用于将所述群体经验风险图谱数据转化为动态成本地图，并运行路径规划算法，以执行规避高风险区域的路径重规划方案。

32、优选的，所述通信模块支持低延迟局域网通信协议；当多个机器人子系统的中央控制平台判定处于同一邻近区域时，通过所述通信模块建立点对点或组播通信链路，以实现所述的跨机器人经验共享与协同机制。

33、本发明的有益效果如下：

34、1.本发明通过实时接收多模态感知数据、高层任务指令、实时天气数据以及群体经验风险图谱数据，并构建包含微观几何信息与宏观经验风险标签的增强型环境表征，使具身智能系统不再仅依赖当前单次感知结果进行判断，而是能够结合历史经验、群体行为和实时环境因素对动态场景进行综合分析，从而提高环境表征的完整性和准确性。

35、2.本发明通过将群体经验风险图谱中的风险概率数据与当前局部动态场景交互图谱进行融合，能够识别视觉上难以直接判定的潜在风险区域，例如薄冰、积水、泥泞、松散路面或历史高频失稳区域，从而提高具身智能设备对隐蔽性环境风险的预判能力，降低因感知误判导致的滑倒、失稳、绕行失败或任务中断风险。

36、3.本发明通过基于增强型环境表征、实时任务指令和天气数据生成协调的自适应方案，使视觉注意聚焦、路径重规划和步态参数调整能够在统一决策框架下协同执行。由此，系统能够针对高风险区域动态分配感知资源，针对风险成本变化实时调整通行路径，并针对预估路面属性调整运动控制参数，提高具身智能设备在复杂动态场景下的通行稳定性和任务执行连续性。