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公开(公告)号:CN119871425A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202510192209.0
申请日:2025-02-21
Applicant: 杭州智元研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人任务规划技术领域,公开了基于多角色大模型自适应学习的机器人复杂任务自主规划的方法,包括步骤一、利用具备先验知识的开源多模态大模型,构建辅助机器人决策的任务分析大模型、任务执行大模型、效果评估大模型;步骤二、在步骤一构建的三个大模型基础上,利用元学习技术,同时训练这三个模型,在决策过程中利用感知反馈信息动态调整模型参数,实现机器人在执行任务时对新场景的自适应。本发明构建多个不同分工角色的机器人多模态大模型,并利用基于元学习的自适应学习方法,提高基于大模型的机器人语言指定任务的规划模型在未知环境中的适应效率,使其具备自主学习的能力,在对任务的执行过程中的不断反思以快速适应新环境。
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公开(公告)号:CN119892441A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202510016461.6
申请日:2025-01-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种干扰机辅助的隐蔽速率分拆多址通信传输性能计算方法,首先构建下行干扰机辅助的隐蔽速率分拆多址通信网络系统,发射端采用加权最大比传输和迫零算法对公有消息和私有消息进行预编码,得到预编码矩阵。其次获取K条用户信道的信号与干扰加噪声比,结合预编码矩阵计算公有消息和私有消息的平均传输速率。最后获取窃听端的平均接收功率计算误报概率和虚警概率之和,得到检测错误概率DEP以及最小检测错误概率;结合信道状态信息,计算出瑞利衰落下平均最小检测错误概率的闭式表达式。本发明设计了隐蔽速率分拆多址通信架构,限制了攻击窃听方的检测能力,并通过设计传输性能的计算系统,验证了系统的隐蔽性。
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