一种具身智能的物理世界模型系统及其控制方法与流程

本发明涉及机器人控制，尤其涉及一种具身智能的物理世界模型系统及其控制方法。

背景技术：

1、具身智能系统需要在物理世界中理解、推理并行动。当前主流技术路线主要包括视觉-语言-动作模型、生成式世界模型和潜表示世界模型。其中，以v-jepa系列为代表的潜表示动作条件世界模型框架，通过在大规模互联网视频上预训练编码器，再于潜表示空间训练动作条件预测器并进行规划，在机器人控制任务中展现了较高的效率。然而，现有的方案仍存在以下缺陷。物理属性泛化不足：模型学到的表征虽具有语义信息，但对深度、接触、支撑、摩擦等直接影响交互的稠密物理属性建模不够显式和稳定，导致换场景、换视角时性能下降。缺乏统一的物理坐标与动作语义：v-jepa2明确指出其动作推断对相机位置敏感，因其动作语义隐式绑定于特定的相机-机器人配置，缺乏跨平台、跨视角的统一世界坐标规范化与动作语义定义。长时因果推理能力弱：模型侧重于短时自回归预测和目标图像的能量最小化，缺乏对“前置条件-后置结果-禁忌约束”等常识因果结构的显式建模与推理，难以处理涉及多步骤、隐含物理约束的长时任务。架构僵化，效率与可靠性难以兼顾：现有方案通常采用单一架构，类似vla的端到端策略虽延迟低，但缺乏显式世界模型与在线规划，可解释性和对未见任务的泛化能力受限；而分层系统虽可解释性强，但模块间接口不一，协同效率低，且无法根据场景动态调整策略。因此，亟需一种能够统一稠密物理理解、常识因果推理，并能在效率与可靠性之间灵活适配的具身智能世界模型架构。

2、在中国专利文献上公开的“基于世界模型的具身无人船智能驾驶控制方法及系统”，其公开号为cn121158158a，公开日期为2025.12.19，包括：采集无人船的实时视觉图像、航行状态数据与控制动作数据，对数据进行预处理与同步对齐，得到标准化的视觉、状态及动作输入与标准化数据包；将标准化的视觉、状态及动作输入，映射为潜表征，通过预测主干网络进行自回归计算，预测出多步的潜状态与潜动作序列；基于预测出的潜状态与潜动作序列，最终得到未来状态序列与未来动作序列。但是该技术同样只是单纯的应用潜表示世界模型进行的技术改进，仍然存在物理属性泛化不足、缺乏统一的物理坐标与动作语义、因果推理能力弱以及难以兼顾效率与可靠性的架构僵化问题。

技术实现思路

1、本发明是为了克服现有技术中具身智能物理世界模型物理属性泛化不足、缺乏统一的物理坐标与动作语义、因果推理能力弱以及难以兼顾效率与可靠性的架构僵化问题，提供了一种具身智能的物理世界模型系统及其控制方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

3、一种具身智能的物理世界模型系统，包括模式切换器，基于预设的切换指标，选择启用端到端的神经网络架构或分层架构；两种架构共享以下同源模块：

4、输入编码模块，对多模态输入进行统一编码；

5、坐标规范模块，将编码结果映射至世界坐标系；

6、物理场构建模块，基于坐标规范模块的输出结果生成若干物理场；

7、关系构图模块，将若干物理场抽象为结构化世界状态；

8、因果推理模块，对结构化世界状态进行因果约束补全；

9、预测模块，基于当前状态、动作约束及任务目标进行预测；

10、动作生成模块，基于预测结果生成世界语义动作，编译为控制指令。

11、本发明的核心在于，在同一物理世界模型内支持两种可扩展的实现架构，并通过统一的共享机制确保其本质同一，再结合定量化的模式切换器，实现根据不同任务场景在神经网络架构或分层架构间动态切换的目的。在感知与理解层面，模型借助物理场构建模块和关系构图模块，构建了对场景几何、交互关系等物理属性的稳定内部表示，从而提升了物理属性泛化能力。在推理与规划层面，通过引入专门的因果推理模块，模型内化了关于前置条件-后置结果的物理约束知识，从而胜任需要多步逻辑推理的复杂组合任务。在系统架构层面，采用了端到端神经网络架构与分层架构的可切换设计，配合基于切换指标的模式切换器，使系统能够在高实时性的直接响应与高可靠性的深思熟虑之间取得最优平衡，兼顾了效率与安全性。在工程部署层面，得益于统一的世界坐标系、与本体解耦的世界语义动作、以及“世界动作-本体指令”的两级编译架构，同一套模型核心能够高效适配于结构各异的机器人平台（如机械臂、移动底盘），极大降低了从模型到实际应用场景的迁移成本。

12、作为优选，所述神经网络架构包括依次连接的输入编码子网、坐标规范子网、物理场构建子网、关系构图子网、因果推理子网、预测子网、动作生成子网和安全校正子网；每个子网与对应模块同源；

13、安全校正子网，对世界语义动作进行风险评估与约束投影，并输出最终控制指令到机器人执行端，且执行端的反馈数据回流到输入编码子网络。

14、作为优选，所述分层架构包括：系统层，为智能体和世界模型提供统一数据和受控执行环境；

15、平台智能体层，从任务到世界模型调用之间的桥接，调用可扩展世界模型层以完成任务；

16、可扩展世界模型层，包含输入编码模块、坐标规范模块、物理场构建模块、关系构图模块、因果推理模块、预测模块、动作生成模块与安全校正模块。

17、作为优选，所述模式切换器被配置为基于任务时域、模型不确定性、物理风险及任务复杂度中的至少一种切换指标，结合预设的切换规则，动态选择启用端到端的神经网络架构或分层架构。

18、作为优选，所述神经网络架构和分层架构共享统一的状态空间和物理语义；

19、预先定义包含物理世界建模所需的若干子状态的状态空间，神经网络架构与分层架构均通过统一的编码协议将输入映射至状态空间；

20、预先建立统一的物理语义本体库，以统一语义头和一致性约束使神经网络架构与分层架构输出相同语义集合。

21、作为优选，所述神经网络架构和分层架构还共享主干参数族，并建立统一蒸馏映射关系；

22、神经网络架构直接部署主干参数族形成整体模型，分层架构对主干参数族进行切分、冻结、裁剪、微调或加载适配器形成若干个协同子模型；

23、通过状态蒸馏、语义蒸馏、状态转移蒸馏、规划蒸馏和控制蒸馏中的至少一种，使两种架构在状态空间和物理语义上保持可对齐与可迁移。

24、作为优选，所述系统通过联合损失函数进行训练，联合损失函数至少包括以下一种损失：

25、监督物理场构建的稠密物理场损失；监督对象与关系构建的对象关系图损失；监督模型识别和预测事件的事件预测损失；监督因果推理的常识因果损失；保证执行结果与世界模型预测相一致的编译与执行损失；进行安全约束的安全约束损失。

26、一种具身智能的物理世界模型系统的控制方法，包括：

27、获取多模态数据、机器人当前状态及任务目标；

28、将多模态数据编码并规范化至统一世界坐标系，构建稠密物理场；

29、从稠密物理场中抽象出包含对象、关系及事件的结构化世界状态；

30、对结构化世界状态进行因果推理；基于当前状态、动作约束及任务目标进行未来多步预测，并生成候选的世界语义动作；

31、对候选的世界语义动作进行风险评估与约束投影，编译为机器人的具体控制指令并执行；

32、采集执行后的反馈，更新状态并进入下一控制周期。

33、作为优选，所述物理世界模型系统的训练方式包括：

34、先通过联合损失函数训练端到端的神经网络架构，然后将训练完成的神经网络架构蒸馏至分层架构的各个模块中；或

35、先训练分层架构，然后将分层架构中的各个模块通过联合微调训练为端到端的神经网络架构。

36、作为优选，进行神经网络架构和分层架构的切换步骤包括：

37、计算预设的切换指标，进行硬切换规则判断，若满足分层切换硬条件，则启动分层架构，若满足端到端切换硬条件，则启动神经网络架构；

38、若未触发硬切换规则，则根据切换指标计算综合切换分数，当综合切换分数大于等于分数阈值时启动分层架构，反之启动神经网络架构。

39、本发明具有如下有益效果：物理属性泛化能力强，通过显式地构建并监督稠密物理场、对象关系与事件，模型获得了稳定可泛化的物理场景理解能力，降低了对外观、视角变化的敏感性；具备内生常识因果推理能力，通过因果推理模块及对应损失，使模型能够理解并遵守物理世界的隐含约束，能够进行反事实推演，处理更复杂的组合任务；架构灵活，效率与可靠性兼顾，通过双结构可切换的设计，既能以端到端的神经网络架构实现低延迟响应，也能以分层架构处理高风险、长时程的复杂任务，定量化的模式切换器使切换决策自动化、最优化；跨平台部署友好，统一的世界坐标、动作语义以及“世界动作-本体编译”的两级动作架构，使得同一世界模型核心能够适配不同的机器人本体（机械臂、移动底盘、人形机器人等），大幅降低迁移成本；训练目标全面，多种损失函数构成了从低层物理感知到高层安全决策的完整监督体系，引导模型学习到真正适用于具身控制的物理世界模型。