睿尔曼智能科技（北京）股份有限公司

本公开关于机械臂的控制方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品，机械臂包含依序连接的多个关节，该方法包括：在当前控制周期开始时，获取机械臂的末端期望位姿、每个关节的运动状态信息和历史关节运动速度向量；基于末端期望位姿、多个关节中每个关节的运动状态信息和历史关节运动速度向量，构建目标规划任务；通过执行目标规划任务，确定指令关节运动速度向量；基于指令关节运动速度向量控制机械臂的多个关节进行运动。通过将七轴机械臂遥操作中的肘部拟人构型控制转化为目标规划任务中的关节速度虚拟任务，可以避免传统臂角解析法对特定 SRS 构型的依赖，进而可以提高算法在不同七轴机械臂和类人上肢结构上的可部署性。

本申请涉及一种任务编排方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取任务执行图中在当前运行过程中的待执行节点；可执行节点为父节点均执行成功的任务节点；根据待执行节点的任务属性，将待执行节点分配至对应的目标代理；目标代理用于执行待执行节点并输出对应的执行结果；对执行结果进行正确性检测，并当执行结果通过正确性检测时，判定待执行节点执行成功；基于待执行节点，更新任务执行图，并基于更新后的任务执行图继续执行获取任务执行图中在当前运行过程中的待执行节点的步骤，直至任务执行图中的任务节点均执行成功。采用本方法能够提高任务执行图的并行调度效率。

本公开提供一种机器人预测模型的离线评估方法、装置及电子设备，包括：将机器人的操作数据集划分为训练集和测试集；基于训练集中各真实动作向量执行聚类操作，确定多个动作原型类别；将测试集中各传感器数据输入机器人预测模型执行预测，得到各时序下的预测动作向量；根据各动作原型类别，将测试集中的各真实动作向量和模型输出的各预测动作向量转换为真实类别标签和预测类别标签；基于测试集和模型输出的对应时序下的真实动作向量、真实类别标签、预测动作向量和预测类别标签执行误差分析，生成模型评估结果。本公开通过将预测模型输出的连续动作聚类为离散动作原型类别，以实现无需人工干预、具备语义可解释性的离线评估方案。

本发明实施例提供了一种供电系统、底盘组件和移动机器人。其中，供电系统包括：若干DIN导轨；至少两个主分压端子，设置于若干DIN导轨，至少两个主分压端子中至少一个主分压端子的电压输入端口用于与电源模块电连接，至少两个主分压端子按顺序依次电连接，每个主分压端子均具有电压输出端口群；若干直流转换器，每个直流转换器均连接在按顺序依次电连接的任意相邻两个主分压端子之间。本发明实施例提供的供电系统，相比于现有技术中采用PCB板集中分压供电，具有占用空间小，方便调整供电接口布局实现模块化供电设计的优点。

本申请涉及一种数据处理方法、装置、设备、可读存储介质和产品。所述方法包括：获取代码托管平台、项目管理平台以及组织管理平台对应的目标数据；基于所述目标数据生成各待评价对象对应的实际任务完成指标以及异常指标；基于所述实际任务完成指标以及异常指标生成项目完成指标和部门完成指标；根据所述实际任务完成指标、异常指标、项目完成指标以及部门完成指标生成评价报告。通过建立研发活动数据与项目计划数据之间的关联关系，提高评价结果的准确性和一致性。