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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市明日實(shí)業(yè)有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種融合連續(xù)指令的機(jī)器人控制指令分析方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120347784B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510855421.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權(quán)一種融合連續(xù)指令的機(jī)器人控制指令分析方法及系統(tǒng)是由許立龍;于波;程長(zhǎng)松設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種融合連續(xù)指令的機(jī)器人控制指令分析方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N融合連續(xù)指令的機(jī)器人控制指令分析方法及系統(tǒng)，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)指令執(zhí)行質(zhì)量和資源消耗進(jìn)行量化評(píng)估，生成質(zhì)量評(píng)分和消耗估計(jì)；基于質(zhì)量評(píng)分和消耗估計(jì)構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化框架，確定候選路徑集合；針對(duì)候選路徑集合計(jì)算切換成本和執(zhí)行時(shí)間，篩選符合約束條件的優(yōu)化路徑方案；結(jié)合實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)調(diào)整指令執(zhí)行優(yōu)先級(jí)和資源分配比例，生成調(diào)度策略。本發(fā)明實(shí)時(shí)監(jiān)控環(huán)境變化和任務(wù)質(zhì)量，動(dòng)態(tài)調(diào)整指令優(yōu)先級(jí)和資源分配，當(dāng)執(zhí)行效率低于閾值時(shí)，觸發(fā)預(yù)測(cè)模型在線更新，微調(diào)模型參數(shù)以適應(yīng)新情況，通過(guò)持續(xù)優(yōu)化和監(jiān)控，本發(fā)明能夠提高指令序列的執(zhí)行效率和任務(wù)質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)智能化的指令調(diào)度和資源分配。

本發(fā)明授權(quán)一種融合連續(xù)指令的機(jī)器人控制指令分析方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種融合連續(xù)指令的機(jī)器人控制指令分析方法，其特征在于，包括： 從歷史執(zhí)行記錄中獲取指令效果預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)分析指令序列關(guān)聯(lián)性和環(huán)境變量影響構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)模型的具體實(shí)現(xiàn)方式，包括從歷史記錄中提取指令執(zhí)行數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計(jì)方法剔除異常值并對(duì)缺失值進(jìn)行填充，生成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集；針對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集中的指令序列，計(jì)算指令間滯后相關(guān)性，提取關(guān)鍵模式特征；根據(jù)環(huán)境變量與執(zhí)行時(shí)長(zhǎng)的相關(guān)性，篩選有效環(huán)境因子； 根據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)指令執(zhí)行質(zhì)量和資源消耗進(jìn)行量化評(píng)估，生成質(zhì)量評(píng)分和消耗估計(jì)，評(píng)估的具體方法，包括從歷史記錄中提取指令在多種環(huán)境參數(shù)下的執(zhí)行指標(biāo)，構(gòu)建原始數(shù)據(jù)集；通過(guò)回歸分析方法擬合數(shù)據(jù)集，獲取指令在不同環(huán)境下的表現(xiàn)權(quán)重；針對(duì)特定環(huán)境參數(shù)的影響，抽取子樣本計(jì)算適應(yīng)性指標(biāo)； 基于質(zhì)量評(píng)分和消耗估計(jì)構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化框架，確定候選路徑集合，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化框架的具體步驟，包括通過(guò)回歸模型處理質(zhì)量評(píng)分和資源消耗數(shù)據(jù)，生成目標(biāo)評(píng)分矩陣；采用優(yōu)化算法對(duì)評(píng)分矩陣進(jìn)行排序，獲取初步優(yōu)化結(jié)果；將結(jié)果對(duì)應(yīng)的指令序列構(gòu)建為依賴(lài)圖，計(jì)算節(jié)點(diǎn)權(quán)重，篩選關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)； 針對(duì)候選路徑集合計(jì)算切換成本和執(zhí)行時(shí)間，篩選符合約束條件的優(yōu)化路徑方案； 結(jié)合實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)調(diào)整指令執(zhí)行優(yōu)先級(jí)和資源分配比例，生成調(diào)度策略； 監(jiān)控執(zhí)行過(guò)程中的環(huán)境變化和任務(wù)質(zhì)量反饋，獲取動(dòng)態(tài)評(píng)估數(shù)據(jù)； 若動(dòng)態(tài)評(píng)估數(shù)據(jù)低于預(yù)設(shè)閾值，則觸發(fā)預(yù)測(cè)模型更新，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)微調(diào)模型參數(shù)； 根據(jù)更新后的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)重新計(jì)算質(zhì)量評(píng)分和切換成本，判斷是否調(diào)整優(yōu)化路徑方案； 持續(xù)監(jiān)控指令序列響應(yīng)能力和任務(wù)質(zhì)量指標(biāo)，生成綜合執(zhí)行效果評(píng)估數(shù)據(jù)。

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