一种分层域随机化的机器人训练场景构建方法及系统

本发明公开了一种分层域随机化的机器人训练场景构建方法及系统，属于机器人仿真与具身智能训练技术领域。该方法将可随机化变量按抽象层级划分为L层并构建层间约束有向无环图，上层已定参数以硬约束形式收缩下层可行域；在每层内并行设置规则引擎与生成式模型，按由规则库覆盖度、生成置信度与多样性缺口在线计算的融合权重加权融合，再将融合结果投影至可行域取最近点并作物理自洽修复；随后依次执行几何级、物理级与语义级校验，任一级不通过时沿约束图反向定位最小冲突层，仅对该层及其以下各层局部重采样。本发明在采样阶段即消除跨层矛盾，兼得多样性与物理自洽性，显著降低无效场景比例并提高单位算力的有效场景产出率。