本发明涉及机械自动化控制，具体为一种低代码机械臂任务配置解析方法。
背景技术：
1、随着工业自动化水平的不断提高，机械臂在生产制造、仓储物流等多个领域得到了广泛应用。然而，传统机械臂任务配置方法通常需要编写复杂的编程代码，这不仅增加了用户的负担，还限制了非专业编程人员无法参与到机械臂任务的设计中。此外，传统的方法在配置过程中缺乏智能化的支持，导致任务配置不够灵活，难以适应快速变化的生产需求，而且容易出现错误，影响生产效率。
2、传统的机械臂任务配置技术主要依赖于程序员通过编程语言直接编写控制逻辑，这种方式虽然功能强大，但对于不具备编程技能的操作人员来说却显得十分复杂。这意味着每次更改机械臂任务都需要专业人员介入，大大增加了时间和成本开销。此外，由于缺乏有效的错误检测机制，配置错误往往难以及时发现，导致调试周期延长，生产效率低下。尽管近年来有一些图形化编程工具试图简化这一过程，但它们仍然未能完全解决非编程人员进行任务配置时的困难。
3、目前，随着人工智能技术的发展，一些先进的机械臂控制系统已经开始引入自动化配置和错误检测功能，以减少人为干预。这些系统通常会利用自然语言处理技术来解析用户的意图，并通过人工智能辅助生成控制代码。然而，这些系统的智能程度有限，往往只能处理较为简单的任务配置，对于复杂的多步骤任务配置仍显不足。此外，现有技术在面对任务配置中的层级关系和逻辑关联时，常常需要手动进行大量的设置，这不仅耗时耗力，还容易引入人为错误。
4、针对上述问题，本发明提出了一种低代码机械臂任务配置解析方法，该方法通过图形化界面和自然语言处理技术，允许用户以更直观的方式设计机械臂任务流程，显著降低了任务配置的难度。同时，借助人工智能和机器学习技术，该方法能够在解析过程中自动识别配置信息中的层级关系，并通过预先训练的模型预测每个状态模块的行为模式，从而优化任务执行逻辑。此外，本发明还引入了智能推荐系统和深度学习技术，能够在解析过程中检测并修正配置错误，确保任务配置的准确性和可靠性。总的来说，本技术方案通过智能化的配置解析方法，显著提升了机械臂任务配置的灵活性和鲁棒性，降低了错误率，提高了生产效率。
技术实现思路
1、一种低代码机械臂任务配置解析方法，包括以下步骤：
2、s1：读取由用户通过图形化界面和自然语言形式编写的低代码任务配置信息，所述配置信息通过基于语义理解和机器学习模型的解析引擎自动转换为标准化的yaml或json格式的文件，该文件采用树形结构来描述机械臂任务，每个节点代表一个状态模块；
3、s2：通过语义分析模块识别语义单元，利用层级关系识别算法解析配置信息中的层级结构，识别节点之间的逻辑关联，确认状态模块的具体内容；
4、s3：利用机器学习模型预测状态模块的行为模式，通过递归或迭代的方式构建内部数据结构，将所述配置信息中的层级关系映射至满足树形拓扑结构的软件数据结构中，同时支持动态调整任务序列，以增强配置的灵活性；
5、s4：在解析过程中，采用智能推荐系统检测节点的必要性和可选性，对于必要节点，确保存在且设置了相应的信息；对于可选节点，智能推荐系统根据上下文环境自动填充合理的默认值，确保解析过程的鲁棒性；
6、s5：利用深度学习技术检测配置信息中的语法错误和逻辑错误，结合自然语言处理技术进行自动化的错误修正和提供修正建议，增强解析过程的可靠性；
7、s6：完成解析后，将生成的内部数据结构传入执行逻辑，支持通过可视化工具实时监控任务执行状态，确保机械臂能够按照预定的顺序和依赖关系执行任务，遇到异常情况时通过智能决策系统快速响应并采取相应的处理措施。
8、优选的，所述s1中，图形化界面允许用户通过拖拽、选择方式直观地设计机械臂任务流程，通过自然语言处理引擎理解并转换用户输入的自然语言描述，将其转换成标准的yaml或json格式文件，降低用户对编程专业知识的需求。
9、优选的，所述s1具体的包括以下步骤：
10、s1.1：启动自然语言处理模块，对用户输入的自然语言描述进行初步解析，提取出描述中的关键词汇“移动到”、“抓取”、“释放”动作指令及其参数，用于构建初步的任务意图模型；
11、s1.2：利用语义理解模型，对提取出的关键词汇进行语义解析，理解词汇在特定上下文中的含义，将其映射到对应的机械臂动作上；所述语义理解模型对关键词汇描述不够精确的情况下，通过上下文推断关键词汇正确的含义；
12、s1.3：将解析结果整合成标准化的yaml或json格式的文件，文件中的节点均包含了完整的状态模块信息，层级关系清晰明确，便于后续的解析引擎进行进一步处理。
13、优选的，所述s2具体的包括以下步骤：
14、s2.1：通过语义分析模块，识别配置信息中的语义单元；
15、s2.2：通过层级关系识别算法，分析配置信息中的层级关系，自动识别出父节点和子节点之间的逻辑关联，确保状态模块与上下级节点的关系正确无误；
16、s2.3：利用上下文感知算法，细化状态模块的上下文环境，使得状态模块的描述在语法上和逻辑上正确，符合实际的应用场景；
17、s2.4：确认状态模块的具体内容，包括但不限于tcp位置、位姿、速度、加速度、路径规划约束条件、外围操作以及异常处理逻辑，确保逻辑上相互一致，符合机械臂执行任务的要求；
18、s2.5：生成语义分析报告，所述语义分析报告包含状态模块的详细信息和层级关系，使后续步骤基于语义分析报告进行准确解析。
19、优选的，所述s3中机器学习模型具体的包括以下步骤：
20、s3.11：收集整理历史任务配置数据，所述历史任务配置数据包括成功执行的任务配置和实际运行结果；所述通过历史任务配置数据形成机械臂任务行为模式的数据集，作为训练机器学习模型的基础；
21、s3.12：通过监督学习方法训练机器学习模型；所述机器学习模型输入为状态模块的描述信息，输出为预测的行为模式；所述训练过程中，模型学习到不同配置信息与实际行为模式之间的映射关系，根据输入的状态模块描述预测出预期的行为模式；
22、s3.13：在解析过程中，将状态模块的信息输入到训练好的机器学习模型中，机器学习模型根据经验和规律，预测状态模块的行为模式，并转换为内部数据结构的一部分。
23、优选的，所述s3构建内部数据结构具体的包括以下步骤：
24、s3.21：初始化内部数据结构，创建根节点作为整个任务配置的起始点；所述根节点作为后续所有状态模块的顶级容器；所述根节点的创建标志着内部数据结构构建的开始，同时也是递归或迭代过程的基础；
25、s3.22：对于状态模块，利用机器学习模型预测其行为模式后，根据预测结果在内部数据结构中创建相应的节点，并根据配置文件中定义的层级关系，将新创建的节点作为现有节点的子节点或兄弟节点加入到内部数据结构中，通过递归调用来实现；所述递归调用是当一个新的状态模块被解析出来，其行为模式被预测之后，就调用一个递归函数；所述递归函数进行添加新的节点，对状态模块中的子状态模块进行递归处理，直至所有状态模块都被解析并加入到内部数据结构中；
26、s3.23：所述内部数据结构构建过程中，对层级关系进行追踪，确保节点的父子关系正确无误；同时，支持动态调整任务序列，在构建过程中根据实际情况插入或删除状态模块，通过迭代地检查状态模块的依赖关系，必要时更新内部数据结构来实现，从而增强了配置的灵活性和适应性。
27、优选的，所述s4必要节点具体的包括以下步骤：
28、s4.11：定义必要节点类别，包括但不限于状态模块的关键属性：tcp位置、位姿、速度、加速度；所述必要节点构成有效任务配置的基础，进行任务的正确执行；所述智能推荐系统检查状态模块是否包含必要属性，确保属性设置合理；
29、s4.12：实施必要节点检测逻辑，系统会在解析配置文件的过程中逐一验证状态模块是否包含必要节点，检查必要节点是否已经被正确设置；所述如果检测到缺少必要节点或必要节点设置不完整，将立即停止解析，通过可视化界面或消息提示用户具体的缺失项，引导用户进行补充或修正。
30、优选的，所述s4可选节点具体的包括以下步骤：
31、s4.21：定义可选节点类别，包括但不限于速度比例、加速度比例、路径规划约束条件、外围操作和异常处理逻辑；所述可选节点为状态模块的可选择存在，特定情况下可以增强任务的灵活性和鲁棒性；
32、s4.22：实施可选节点检测逻辑；所述智能推荐系统解析配置文件的过程中识别出哪些节点属于可选类型，检查节点是否被定义；所述检查节点如果没有定义，智能推荐系统将根据上下文环境自动填充合理的默认值；
33、s4.23：利用大数据分析和机器学习技术，智能推荐系统能够根据过往任务配置的成功案例，学习并推荐最佳实践；所述检测到某个可选节点未被定义时，系统能够填充默认值，并根据当前任务的特性，提供优化建议。
34、优选的，所述s5深度学习技术检测的包括以下步骤：
35、s5.1：构建错误检测模型；使用长短期记忆网络深度学习技术，训练低代码任务配置文件的错误检测模型；所述错误检测模型基于大量已标注的正确配置文件和错误配置文件进行训练，能够识别常见的语法错误、逻辑错误以及其他潜在问题；所述错误检测模型的训练数据集包括缺失必要字段、参数设置不合理、逻辑顺序错误实例，使错误检测模型具备全面的错误识别能力；
36、s5.2：执行错误检测；解析配置文件的过程中，将配置文件逐行、逐段输入至训练好的长短期记忆网络深度学习模型中，长短期记忆网络深度学习模型会对配置文件的文本进行分析，检测存在的错误，若检测到错误，错误检测模型将输出具体的错误类型及其所在位置；
37、s5.3：通过自然语言处理技术进行错误修正；检测到错误时，利用自然语言处理技术自动生成修正建议并执行修正操作；
38、s5.4：提供详尽的修正报告；完成错误检测和修正后，生成修正报告，修正报告包括检测到的错误及其位置，对错误的详细修正建议和已执行的修正操作。
39、优选的，所述s6的智能决策系统内包括异常检测模块；
40、所述异常检测模块利用机器学习算法对机械臂任务执行过程中产生的实时数据进行分析，能够识别出与预期行为中位置偏差过大、速度异常、外部干扰情况发出警报；
41、所述异常检测模块检测到异常情况时，智能决策系统根据异常类型和严重程度，自动选择合适的应对措施，包括但不限于暂停任务执行、回退至上一稳定状态、尝试自动修复、请求人工干预，并执行相应的命令。
42、相对于现有技术，本发明的技术方案具有以下技术效果：
43、本发明通过图形化界面和自然语言处理技术，解决了非编程专业人员难以编写机械臂任务配置代码的问题，用户可以通过拖拽、选择方式直观地设计机械臂任务流程，并通过自然语言处理引擎将自然语言描述转换成标准的yaml或json格式文件，从而降低了用户对编程专业知识的需求，使得更多用户能够快速上手进行机械臂任务配置。
44、本发明通过人工智能辅助的语义分析手段和层级关系识别算法，解决了配置信息中层级关系不清晰、父节点与子节点之间逻辑关联不明确的问题，通过自动识别配置信息中的层级结构，细化状态模块的上下文环境，确保状态模块与上下级节点的关系正确无误，从而提高了配置信息的准确性和一致性，使得后续任务执行更为可靠。
45、本发明通过预先训练的机器学习模型预测状态模块的行为模式，并构建内部数据结构，解决了任务配置过程中缺乏智能预测能力和动态调整任务序列的问题，通过利用历史任务配置数据训练机器学习模型，预测每个状态模块的行为模式，并将其转化为内部数据结构的一部分，支持动态调整任务序列，增强了配置的灵活性和适应性，使得机械臂任务执行更为高效和可控。
46、本发明通过深度学习技术和自然语言处理技术进行错误检测和修正，解决了配置信息中常见的语法错误和逻辑错误问题，使用长短期记忆网络深度学习技术训练错误检测模型，能够识别并定位配置文件中的错误，结合自然语言处理技术自动生成修正建议并执行修正操作，从而提高了配置文件的正确性和可靠性，减少了因配置错误而导致的机械臂任务执行失败的风险。
47、上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，从而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下以本技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
48、根据下文结合附图对本技术具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本技术的上述及其他目的、优点和特征。
1.一种低代码机械臂任务配置解析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种低代码机械臂任务配置解析方法，其特征在于，所述s1中，图形化界面允许用户通过拖拽、选择方式直观地设计机械臂任务流程，通过自然语言处理引擎理解并转换用户输入的自然语言描述，将其转换成标准的yaml或json格式文件，降低用户对编程专业知识的需求。
3.根据权利要求1或2所述的一种低代码机械臂任务配置解析方法，其特征在于，所述s1具体的包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种低代码机械臂任务配置解析方法，其特征在于，所述s2具体的包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种低代码机械臂任务配置解析方法，其特征在于，所述s3中机器学习模型具体的包括以下步骤：
6.根据权利要求1或5所述的一种低代码机械臂任务配置解析方法，其特征在于，所述s3构建内部数据结构具体的包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种低代码机械臂任务配置解析方法，其特征在于，所述s4必要节点具体的包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种低代码机械臂任务配置解析方法，其特征在于，所述s4可选节点具体的包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的一种低代码机械臂任务配置解析方法，其特征在于，所述s5深度学习技术检测的包括以下步骤：
10.根据权利要求1所述的一种低代码机械臂任务配置解析方法，其特征在于，所述s6的智能决策系统内包括异常检测模块；
