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龙图腾网获悉深圳墨影科技有限公司申请的专利基于大模型的机器人低代码可编辑任务序列生成系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120370756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510855184.8，技术领域涉及：G05B19/04；该发明授权基于大模型的机器人低代码可编辑任务序列生成系统是由刘伟;詹彬;刘权设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的机器人低代码可编辑任务序列生成系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于大模型的机器人低代码可编辑任务序列生成系统，通过收集机器人的关键能力节点的数据信息和任务示例，并基于所述数据信息和任务示例得到任务与优化行为树的对应关系，为机器人低代码开发提供基础，基于大模型对任务与优化行为树的对应关系进行学习，根据学习结果得到任务序列编辑逻辑，为可编辑任务序列的智能生成提供依据，基于任务序列编辑逻辑得到满足机器人的当前任务的任务序列，实现对机器人任务序列的智能生成，保证正确性，突破技术壁垒，基于任务序列的实际应用信息对任务序列进行实时调整，提高机器人执行任务的灵活性。

本发明授权基于大模型的机器人低代码可编辑任务序列生成系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的机器人低代码可编辑任务序列生成系统，其特征在于，包括： 关系确定模块，用于收集机器人的关键能力节点的数据信息和任务示例，并基于所述数据信息和任务示例得到任务与优化行为树的对应关系，包括： 行为树建立单元，用于基于所述任务示例，结合数据信息，建立得到优化行为树，包括： 解析单元，用于对所述任务示例进行解析得到多个子任务，对所述数据信息进行解析得到每个关键能力节点的节点信息； 提取单元，用于从多个任务示例中提取相同特征的目标子任务，并从节点信息中获取目标子任务对应的节点行为数据，并对所述节点行为数据进行平均化，得到目标子任务对应的目标节点行为； 分类单元，用于基于节点类型对关键能力节点进行分类，得到多组类型节点，并基于类型节点在机器人运动中的位置和执行顺序，对每组类型节点进行等级划分得到类型等级节点； 生成单元，用于将同等级的类型等级节点设置同一层级，按照层级顺序，结合目标节点行为生成在同一层级的等级行为树； 获取单元，用于按照层级顺序，对等级行为树进行整合，得到初始行为树，并获取初始行为树的层级连接特征和层间连接特征； 调整单元，用于对所述层间连接特征进行执行逻辑判断，若满足执行逻辑，确定等级行为树正常，否则，确定等级行为树异常，并对等级行为树进行序列调整，得到第一调整结果； 调整单元，还用于对所述层级连接特征进行顺畅性判断，若满足顺畅性需求，确定初始行为树层级间的连接正常，否则，确定初始行为树层级间的连接异常，并对初始行为树层级间的连接进行调整，得到第二调整结果； 调整单元，还用于基于第一调整结果和第二调整结果对初始行为树进行调整，得到优化行为树； 关系确定单元，用于对任务与优化行为树进行匹配，得到任务与优化行为树的对应关系； 逻辑学习模块，用于基于大模型对任务与优化行为树的对应关系进行学习，根据学习结果得到任务序列编辑逻辑； 序列确定模块，用于基于任务序列编辑逻辑得到满足机器人的当前任务的任务序列； 序列调整模块，用于基于任务序列的实际应用信息对任务序列进行实时调整。

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