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过程相比，TAMP 框架具有可微分、可解释、可扩展和持续学习的能力，机器 来实现，因此，能够高效完成非结构化、动态场景中的拆解任务和运动规划，支 持自主、敏捷、稳健拆解。 2.3基于神经符号AI的机器人具身智能控制架构 力觉信息和机器人位姿等连续空间状态映射到符号状态，自主选择并执行动作原 语，自主完成拆解任务，形成感知、学习、决策、控制“知行合一”，训练与推 “有器“首但，职‘“一， 赋予机器人像人一样的直觉思维（系统1）和逻辑思维（系统2）能力，支持动 态、非结构化拆解环境下的机器人实时拆解任务与运动规划。 事先，我们需要将多模态的感知信息通过神经符号的方式抽象为神经谓词； 模仿人类的拆解动作，定义一系列独立的动作原语; 机器人工作时，首先感知当前环境及目标状态，通过神经谓词生成动作原语
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