一种CVAE训练方法和机器人动作序列预测方法

本申请提供一种CVAE训练方法和机器人动作序列预测方法，该CVAE训练方法包括：获取机器人在当前运行周期内的当前动作序列、电机状态数据和环境感知数据，以及下一运行周期内的真实动作序列；通过CVAE的编码器模块对电机状态数据、当前动作序列和当前动作序列的时间顺序生成的时序位置编码进行概率分布建模，获得潜在空间采样值；通过SigLIP模型对环境感知数据进行提取，获得环境感知特征；通过CVAE的解码器模块对潜在空间采样值、电机状态数据和环境感知特征进行联合解码预测，获得机器人在下一运行周期内的预测动作序列；在冻结SigLIP模型的模型参数后，根据预测动作序列和真实动作序列对CVAE的编码器模块的模型参数和CVAE的解码器模块的模型参数进行更新训练。