本发明属于机器人仿真领域，更具体地说，尤其涉及一种用于机器人ai训练人工操作的方法。
背景技术：
1、机器人ai训练是指通过给机器人提供数据和算法，使其能够学习和改进自身的行为和决策能力的过程。这种训练可以采用监督学习、无监督学习、强化学习等不同的机器学习方法。
2、经检索，现有技术中，公开号cn113311724a，一种面向机器人ai算法训练的仿真系统，ai算法包括机器人运动控制算法和机器人导航算法，面向机器人ai算法训练的仿真系统包括算法训练仿真平台、数据资源库、计算中心、机器人真实运行环境，算法训练仿真平台包括场景管理模块、模型管理模块、算法管理模块和仿真模拟模块。该发明可有效提高仿真通用性，客观性和执行效率。
3、然而，现有技术中关于机器人ai训练，传统的机器人ai训练方法往往只依赖于单一模态数据，如仅使用视觉数据或仅使用触觉数据，无法全面感知和理解环境，现有方法中缺乏有效的多模态数据整合和协同学习机制，导致机器人无法充分利用不同模态数据之间的关联信息，训练方法中缺乏实时监测和反馈机制，无法及时调整机器人的行为和动作，影响操作的准确性和效率。
技术实现思路
1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种用于机器人ai训练人工操作的方法。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、一种用于机器人ai训练人工操作的方法，包括如下步骤：
4、s1、多模态数据收集装置的搭建：通过搭建多模态数据收集装置对人工操作过程中的视觉、触觉和动作进行捕捉以生成多种精准动作数据；
5、s2、数据预处理与同步：将s1收集的种精准动作数据进行预处理和同步，确保数据质量和一致性，为后续学习提供准确的输入；
6、s3、多模态深度学习模型的搭建：开发一种基于多模态输入的深度学习模型架构，支持并行处理和学习视觉、触觉和动作数据；
7、s4、行为理解与模式识别：采用卷积神经网络(cnn)和循环神经网络(rnn)，来识别和理解复杂的操作动作及其关联的多模态数据；
8、s5、动作生成与反馈系统：基于学习到的数据和模式，设计一种动作生成器，根据所述多模态深度学习模型的学习结果，生成指导机器人或协作机械臂执行的操作动作，用以指导机器人或协作机械臂执行相应的操作动作；
9、s6、系统集成与测试：将s1～s5中各个模块集成为一个完整的系统，进行综合测试和优化，确保系统的稳定性和操作的准确性，且在真实或接近真实的工作环境中进行系统测试，通过反复迭代，进一步优化模型性能和系统响应。
10、优选的，所述s2的多模态深度学习模型的搭建，所述深度学习模型架构根据迁移学习和增量学习技术，允许模型在保持先前知识的同时，快速适应新的操作任务。
11、优选的，所述s4中行为理解与模式识别环境还包括实时反馈系统，通过监测执行过程中的差异，自动调整机器人的动作，以确保操作质量。
12、优选的，所述s1中多模态数据收集装置包括高清摄像头、触觉传感器和运动捕捉设备。
13、优选的，所述动作生成器与实时反馈系统包括一个实时反馈机制，所述实时反馈机制根据操作执行过程中的监测结果自动调整机器人或协作机械臂的动作，以确保操作质量。
14、优选的，所述s2中数据预处理与同步，包括以下步骤：
15、1.数据清洗：去除数据中的噪声和异常值，确保数据的准确性和一致性；
16、2.数据对齐：将不同传感器采集到的数据进行时间对齐，以确保数据在同一时间点上是一致的；
17、3.数据融合：将来自不同传感器的数据进行融合，形成多模态数据，以便后续的深度学习模型训练和分析；
18、4.数据标准化：将数据进行标准化处理，确保不同传感器采集到的数据具有相同的尺度和范围，以避免模型训练过程中的偏差；
19、5.数据同步：将处理后的数据进行同步，以确保各种数据类型在时间和空间上的一致性，为深度学习模型的训练提供准确的输入。
20、优选的，所述s4中卷积神经网络(cnn)，所述卷积神经网络(cnn)通过卷积层和池化层来提取数据中的特征，通过多层卷积和池化操作可以逐渐提取出数据中的高级特征，即人工操作动作的特征数据。
21、优选的，所述s4中循环神经网络(rnn)，所述循环神经网络(rnn)用于处理序列数据，如时间序列数据或自然语言文本，在多模态数据中通常用于处理时间序列信息，并将这些序列数据的信息与卷积神经网络(cnn)的数据进行整合。
22、本发明的技术效果和优点：本发明提供的一种用于机器人ai训练人工操作的方法，与现有技术相比，本发明提高机器人在质检、包装、擦拭和物理测试等操作中的智能水平和执行能力。
23、1、通过多模态感知，能够同时捕获和处理多种数据类型，包括视觉、触觉和动作数据，从而实现全面感知环境和操作任务的能力，不再局限于单一模态数据，系统能够更全面地理解操作环境，提高机器人的智能水平。
24、2、多模态深度学习模型能够有效整合不同模态数据，并通过迁移学习和增量学习技术进行训练，从而充分利用不同模态数据之间的关联信息。这使得机器人能够更好地理解数据之间的联系，提高学习效率和准确性。
25、3、动作生成与反馈的实时反馈机制能够监测操作执行过程中的情况，并自动调整机器人或协作机械臂的动作，以确保操作质量，这种实时反馈机制使得机器人能够在执行过程中及时做出调整，提高操作的准确性和效率，从而解决了传统方法中缺乏的实时监测和反馈问题。
26、综合来说，本发明提供的一种用于机器人ai训练人工操作的方法通过多模态感知与学习系统的设计和实施，有效解决了传统机器人ai训练方法中存在的问题和缺陷，提高了机器人在各种操作任务中的执行能力和智能水平。
1.一种用于机器人ai训练人工操作的方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于机器人ai训练人工操作的方法，其特征在于：所述s2的多模态深度学习模型的搭建，所述深度学习模型架构根据迁移学习和增量学习技术，允许模型在保持先前知识的同时，快速适应新的操作任务。
3.根据权利要求1所述的一种用于机器人ai训练人工操作的方法，其特征在于：所述s4中行为理解与模式识别环境还包括实时反馈系统，通过监测执行过程中的差异，自动调整机器人的动作，以确保操作质量。
4.根据权利要求1所述的一种用于机器人ai训练人工操作的方法，其特征在于：所述s1中多模态数据收集装置包括高清摄像头、触觉传感器和运动捕捉设备。
5.根据权利要求3所述的一种用于机器人ai训练人工操作的方法，其特征在于：所述动作生成器与实时反馈系统包括一个实时反馈机制，所述实时反馈机制根据操作执行过程中的监测结果自动调整机器人或协作机械臂的动作，以确保操作质量。
6.根据权利要求1所述的一种用于机器人ai训练人工操作的方法，其特征在于：所述s2中数据预处理与同步，包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种用于机器人ai训练人工操作的方法，其特征在于：所述s4中卷积神经网络(cnn)，所述卷积神经网络(cnn)通过卷积层和池化层来提取数据中的特征，通过多层卷积和池化操作可以逐渐提取出数据中的高级特征，即人工操作动作的特征数据。
8.根据权利要求7所述的一种用于机器人ai训练人工操作的方法，其特征在于：所述s4中循环神经网络(rnn)，所述循环神经网络(rnn)用于处理序列数据，如时间序列数据或自然语言文本，在多模态数据中通常用于处理时间序列信息，并将这些序列数据的信息与卷积神经网络(cnn)的数据进行整合。
