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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于大语言模型和微调优化的工具使用命令规划方法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：CN119886200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202411934209.5，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权基于大语言模型和微调优化的工具使用命令规划方法是由张涛;许恒萱;兰沣卜设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型和微调优化的工具使用命令规划方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于大语言模型和微调优化的工具使用命令规划方法，其中，方法包括：基于先验知识获取、环境目标检测、执行步骤生成等命令规划方法基本流程，并通过人机交互的环节，且结合两种交互式可见探索策略和不可见探索策略进行在线命令规划，在面对未知场景未知任务时，将受人类认可的命令规划的重要信息存储起来；当存储的命令规划足够多时，面对相同的人类指令，此时再经过基于检索增强生成策略检索的离线命令规划框架，以在各个环节利用检索增强生成策略从已存储的正确命令规划的有效信息中检索出的结果。由此，解决了现有技术难以有效兼顾场景指令的通用性与生成执行步骤的可执行性等问题。

本发明授权基于大语言模型和微调优化的工具使用命令规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型和微调优化的工具使用命令规划方法，应用于在线命令规划阶段，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标人类指令，且基于预设的在线数据采集策略，生成目标周围环境图片，并根据预设的大语言模型、所述目标人类指令和所述目标周围环境图片执行命令规划操作，以生成所述目标周围环境图片中的目标候选工具和第一命令规划，并判断所述第一命令规划是否满足预设合理要求，如果所述第一命令规划满足所述预设合理要求，则将所述第一命令规划作为最终命令规划； 如果所述第一命令规划不满足所述预设合理要求，则对所述目标候选工具进行第一级可见探索操作，以生成第一局部探索区域和所述局部探索区域对应的第二命令规划，并判断所述第二命令规划是否满足所述预设合理要求，如果所述第二命令规划满足所述预设合理要求，则将所述第二命令规划作为所述最终命令规划； 如果所述第二命令规划不满足所述预设合理要求，则对所述第一局部探索区域进行第二级可见探索操作，以得到第二局部探索区域，并对所述第二局部探索区域进行命令规划操作，以生成所述第二局部探索区域对应的第三命令规划，且判断所述第三命令规划是否满足所述预设合理要求，如果所述第三命令规划不满足所述预设合理要求，则控制目标具身智能机器人执行不可见探索操作，以生成目标不可见区域，并通过所述目标具身智能机器人探索所述目标不可见区域，如果所述第三命令规划满足所述预设合理要求，则将所述第三命令规划作为所述最终命令规划，并获取和存储所述最终命令规划对应的规划信息，以利用所述规划信息在离线命令规划阶段执行离线命令规划生成操作； 其中，所述获取目标人类指令，且基于预设的在线数据采集策略，生成目标周围环境图片，并根据预设的大语言模型、所述目标人类指令和所述目标周围环境图片执行命令规划操作，以生成所述目标周围环境图片中的目标候选工具和第一命令规划，包括： 基于所述目标人类指令和所述大语言模型，生成所述目标人类指令对应的目标工具标签和目标工具外观性质，并根据所述目标工具标签在预设数据集中随机选取一张初始图片和多张干扰图片，且对所述一张初始图片和多张干扰图片进行随机拼接操作，以得到所述目标周围环境图片； 将所述目标工具标签输入至预设的视觉目标检测模型中，以生成不同的候选工具示意图，并根据所述目标周围环境图片、所述不同的候选工具示意图和所述视觉目标检测模型获取不同的候选工具对应的候选工具置信度； 对所述候选工具置信度进行降序排序，以得到排序结果，并根据所述排序结果筛选出满足预设置信度要求的多个目标候选工具置信度，且获取所述多个目标候选工具置信度在所述排序结果中的排序标号和所述多个目标候选工具置信度对应的目标候选工具； 对所述目标候选工具进行背景过滤和工具重组操作，以得到重组候选工具图，并将所述重组候选工具图、所述目标工具标签和所述目标工具外观性质输入至所述大语言模型中，以筛选出所述目标人类指令对应的目标排序标号； 基于预设的分割模型，对所述目标排序标号对应的目标候选工具进行分割和过滤操作，以得到对应的分割图，并将所述分割图输入至所述大语言模型中，以生成所述第一命令规划； 其中，所述对所述目标候选工具进行第一级可见探索操作，以生成第一局部探索区域和所述局部探索区域对应的第二命令规划，包括： 根据所述排序结果筛选所述多个目标候选工具置信度中前N个目标候选工具置信度，并获取所述前N个目标候选工具置信度对应的目标候选工具，其中，N为正整数； 将所述目标排序标号对应的目标候选工具添加至所述前N个目标候选工具置信度对应的目标候选工具中，以得到多个待筛选目标候选工具； 对所述多个待筛选目标候选工具进行拼接与背景过滤操作，以生成所述第一局部探索区域，并将所述第一局部探索区域输入至所述大语言模型中，以生成所述第二命令规划； 所述对所述第一局部探索区域进行第二级可见探索操作，以得到第二局部探索区域，并对所述第二局部探索区域进行命令规划操作，以生成所述第二局部探索区域对应的第三命令规划，包括： 从所述排序结果中筛选出满足预设排序标号要求的所述目标周围环境图片对应的多个候选工具置信度，并获取所述多个候选工具置信度对应的多个目标候选工具； 对所述多个目标候选工具中每个目标候选工具的目标区域的待检测目标进行权重累加，以得到所述每个目标候选工具对应的权重累加结果，并对比所述每个目标候选工具的权重累加结果，以得到权重累加结果最大值； 获取所述权重累加结果最大值对应的目标候选工具，并将所述权重累加结果最大值对应的目标候选工具的目标区域作为所述第二局部探索区域； 将所述第二局部探索区域输入至所述大语言模型中，以生成所述第三命令规划。

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