#AEAI03017. 执行目标感知包生成
执行目标感知包生成
题目描述
在真正下发动作前,机器人需要把视觉、深度、语义、风险和可供性信息汇成一个可执行目标包。具身智能部要求只有全部门控通过的候选才能进入执行队列。
给定任务动作类型、融合置信阈值、语义阈值、风险上限,以及若干候选目标。请筛选可执行候选,计算优先级分数,输出最优目标包;如果没有候选通过,按阶段输出阻塞原因。
输入格式
- 第一行输入
task_type。 - 第二行输入三个浮点数
Tfuse Tsem Rmax。 - 第三行输入整数
N。 - 随后
N行,每行输入id visible depth_valid X Y Z fusion_score semantic_score risk_score affordance_id affordance_action affordance_score。
输出格式
- 若存在可执行目标,输出
READY id X Y Z affordance_id priority_score,浮点数保留 6 位小数。 - 若不存在可执行目标,输出
BLOCKED reason_code。
判定规则
使用标准输出比较。
- 候选必须满足
visible=1、depth_valid=1、semantic_score >= Tsem、fusion_score >= Tfuse、risk_score <= Rmax、affordance_id != -1且affordance_action == task_type。 - 优先级分数为
0.45*fusion_score + 0.35*semantic_score + 0.20*affordance_score - 0.30*risk_score。 - 多个候选可执行时,先选优先级分数更高者;并列时选
risk_score更低者;仍并列时选id更小者。 - 若没有可执行候选,按流水线阶段判断阻塞原因:没有可见候选为
NO_VISIBLE;可见候选中没有深度有效者为NO_DEPTH;再依次为LOW_SEMANTIC、LOW_CONFIDENCE、HIGH_RISK、NO_AFFORDANCE。
样例
输入样例 1
GRASP
0.6 0.7 0.3
3
1 1 1 0.1 0.2 0.3 0.8 0.9 0.2 10 GRASP 0.7
2 1 1 0.5 0.5 0.5 0.9 0.8 0.1 11 GRASP 0.5
3 1 1 0.0 0.0 0.0 0.95 0.95 0.4 12 GRASP 1.0
输出样例 1
READY 2 0.500000 0.500000 0.500000 11 0.755000
样例解释 1
候选 3 风险超过上限;候选 1、2 均可执行,候选 2 的优先级分数更高。
输入样例 2
PRESS
0.5 0.5 0.5
2
1 0 1 0 0 1 0.9 0.9 0.1 1 PRESS 0.9
2 0 0 0 0 1 0.1 0.1 0.1 -1 NONE 0
输出样例 2
BLOCKED NO_VISIBLE
样例解释 2
所有候选都不可见,流水线在第一阶段阻塞,输出 NO_VISIBLE。