面向具身智能设备内生趋利避害激励约束机制构建方法

本发明涉及智能制造，更具体的说是涉及面向具身智能设备内生趋利避害激励约束机制构建方法。

背景技术：

1、随着具身智能技术的快速演进，其正从传统的固定场景、预设程序模式，向开放环境、自主交互与持续学习的方向迈进，广泛渗透于智能制造、家庭服务、医疗康复、应急救援等领域。也就要求设备必须在充满动态障碍、突发干扰、任务变更及复杂物理约束的非结构化环境中，完成“感知—决策—执行”的全闭环运行。

2、然而，当前主流基于强化学习与预设安全阈值的外部约束控制方法，难以支撑高可靠的自主运行，依赖云端大模型提供语义理解与任务规划，以任务完成度为核心设计奖励函数，并在触发碰撞、力控、速度等硬阈值时执行紧急停止或回退，存在诸多固有缺陷：一是安全约束外置且依赖硬阈值，仅能在危险发生后被动响应，缺乏类生物的内生预判与前置规避能力；二是激励与约束割裂，单一趋利的奖励函数与滞后刚性的安全惩罚易导致学习停滞或行为僵化，且静态固化的阈值无法适配环境变化、设备损耗与任务差异，泛化性极差；三是多模态感知与决策相互解耦，视觉、触觉、力觉与本体状态未能形成统一的危险表征，导致危险识别漏检率高、误判率高；四是决策过程属于黑箱，缺乏可解释性与危险溯源机制，难以满足高安全场景的合规落地要求；五是端云协同延迟高，极端工况下实时保障能力不足，且缺乏内生安全先验与在线更新机制，长期运行可靠性严重下降。

3、综上，现有技术无法解决趋利与避害协同优化、多模态危险深度融合以及端侧实时安全管控等核心痛点，亟需构建一种具备内生安全先验、感知决策高度耦合且支持在线演进的主动防御与协同控制新架构，以彻底打破外部硬约束的被动响应局限，从而真正夯实具身智能在复杂未知物理世界中高可靠、高安全自主运行的基础。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供面向具身智能设备内生趋利避害激励约束机制构建方法，基于内生危险表征构建趋利避害奖惩函数与动态安全约束，以求解最优策略，并通过在线增量学习实现机制的闭环进化。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种面向具身智能设备内生趋利避害激励约束机制构建方法，包括以下步骤：

4、s1、采集具身智能设备的多模态感知数据，构建安全状态向量与危险特征向量，形成统一的内生危险表征；

5、s2、基于所述内生危险表征，构建多目标加权正向激励函数；其中多目标加权正向激励函数包括：任务收益、效率收益、安全收益和能耗收益；

6、s3、定义具身智能设备的禁忌事件，构建分级惩罚函数和包含动态调节参数的安全约束边界；

7、s4、基于当前环境复杂度、任务风险和设备损耗状态实时更新所述动态调节参数，并结合控制障碍函数与约束马尔可夫决策过程，对所述安全约束边界进行动态自适应调节，得到动态安全约束；

8、s5、利用所述多目标加权正向激励函数和分级惩罚函数构建趋利避害一体化目标函数，在所述动态安全约束下求解内生安全最优策略；

9、s6、执行所述内生安全最优策略并进行状态监测与反馈修正，将安全经验沉淀为内生先验，反馈更新至内生危险表征与动态安全约束中，通过在线增量学习实现机制闭环迭代进化。

10、进一步地，所述s1中，统一的内生危险表征的形成过程具体为：

11、采集具身智能设备的本体姿态、关节力矩、末端力控、环境点云与接触状态数据，进行状态编码与危险特征提取，构建安全状态向量与危险特征向量，形成统一的内生危险表征。

12、进一步地，所述s2中，多目标加权正向激励函数具体为：以安全状态向量和动作为自变量，用于引导具身智能设备趋向安全收益与任务收益最大化；

13、其中，多目标加权正向激励函数的表达式为：

14、；

15、其中为任务收益，为效率收益，安全收益，能耗收益。

16、进一步地，所述s2中，任务收益的函数表达式为：

17、；

18、其中为具身智能设备的任务完成度，为具身智能设备的任务延迟时长，为与任务完成度相关的权重系数，为与任务延迟时长相关的权重系数；

19、效率收益的函数表达式为：

20、；

21、其中为具身智能设备的实际运行效率，为允计具身智能设备最大运行效率，为效率权重系数；

22、安全收益的函数表达式为：

23、；

24、其中为实时危险度，为衰减系数，为安全权重系数；

25、能耗收益的函数表达式为：

26、；

27、其中为具身智能设备的实时能耗，为具身智能设备的最大能耗收益函数，为能耗权重系数。

28、进一步地，所述s3中，分级惩罚函数的构建过程具体为：

29、定义碰撞、倾覆、超限、过载与误操作为禁忌事件；

30、构建以安全状态向量s和动作a为变量的分级惩罚函数p(s,a)；

31、所述s3中，安全约束边界的函数表达式为：

32、；

33、其中为基础安全阈值，为环境复杂度系数，为设备损耗状态系数，为与环境复杂度相关的动态调节系数，为与设备损耗状态相关的动态调节系数。

34、进一步地，所述s4中，动态安全约束的获取方法，具体为：

35、实时评估当前环境复杂度、任务风险等级和设备损耗状态，计算并更新安全约束边界中与环境复杂度和设备损耗状态相关的动态调节系数；

36、将控制障碍函数与约束马尔可夫决策过程相结合，在策略优化过程中确保更新后的安全边界不被违反，且动作满足动态可行性，输出动态安全约束。

37、进一步地，所述s5中，分级惩罚函数的表达式为：

38、；

39、其中为第i类危险事件的惩罚等级系数，为危险事件指示函数。

40、进一步地，所述s5中，内生安全最优策略的函数表达式为：

41、；

42、其中为正向激励函数，为分级惩罚函数，λ为可配置安全权重系数，a为具身智能设备当下能做出的所有控制动作/决策行为；为在全部可选动作里，挑出兼顾任务收益与安全约束的最优操作。

43、进一步地，所述s6中，通过在线增量学习实现机制闭环迭代进化，具体为：

44、在动作执行过程中实时监测状态，当危险事件触发时进行约束强化与事后修正；

45、将危险事件处理与安全执行经验沉淀为内生安全先验规则，内化为设备决策底层的先验知识；

46、支持在线增量学习，持续更新内生安全先验与激励约束模型，实现趋利避害能力的自主进化。

47、进一步地，所述方法还支持决策可解释与危险可追溯；

48、在求解内生安全最优策略和执行内生安全最优策略并进行状态监测与反馈修正过程中，基于因果推理对决策路径进行记录与关联，当危险事件发生或策略被阻断时，实现危险溯源与责任界定。

49、根据本发明提供的具体实施例，本发明相对于现有技术具有以下技术效果：

50、本发明通过构建多模态内生危险表征与涵盖任务、效率、安全及能耗的多目标加权正向激励函数，打破了具身智能设备单纯依赖外部规则的安全局限；针对禁忌事件设定分级惩罚与安全边界，并创新性地融合控制障碍函数与约束马尔可夫决策过程，依据环境复杂度、任务风险及设备状态对约束强度进行动态自适应调节，有效克服了静态约束导致的任务僵化与动态复杂环境下的安全失效问题；将正向激励与分级惩罚深度耦合为趋利避害一体化目标函数，从根本上消解了安全与任务目标之间的耦合冲突，求解出兼顾效能与底线的内生安全最优策略；通过执行中的状态监测反馈与在线增量学习，将安全经验持续沉淀为内生先验并反哺更新危险表征与动态约束，构建了具备自我进化能力的闭环迭代机制，显著提升了具身智能设备在复杂未知环境下的内生安全性、任务执行力与环境自适应鲁棒性。