神经符号拆解具身智能体是基于拆解世界模型的具身智能系统配资服务平台，实现“知行合一、训推一体、可信具身”的机器人自主拆解。
动作原语：预定义的机器人技能，可通过强化学习、模仿学习进参数行调整。
神经谓词：通过神经网络对传感器多模态信息进行映射从而精准描述环境状态，并据此定义动作原语的执行条件及执行后的预期效果。
几何具身智能机器人实验平台
自主系统能够根据现场实际情况，基于世界模型进行推理，自主规划任务执行路径，而非依赖预编程模式。这种自主性使其能够更好地适应环境变化，灵活应对各种复杂场景。
可信推理过程赋予了系统明确的目标意识和行动逻辑，使其清楚地知道自己要做什么 以及为何而做。操作执行成功率(OES)与任务执行成功率(TES)达到100%。
具身系统内置的验证模块能够实时检测前期推理是否存在偏差。通过与环境交互，机器人能够不断调整自身行为，实现具身学习，进一步提升任务执行的准确性和适应性。
敏捷凭借具身学习的能力，机器人能够快速适应环境变化配资服务平台，并在熟悉环境中实现快速、 灵活、高效地执行任务的工作表现，显著提升任务执行效率。目标位置推测效率，SET>90%。
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