研究提出大模型与强化学习驱动的自主施工与进度更新方法
原文标题：Large language model and reinforcement learning based autonomous construction and progress updates
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arXiv 论文提出一种基于大语言模型与强化学习的自主施工方法，用增强型 soft actor-critic 算法为移动起重机规划动作，并结合机器人运动学保证可执行性。系统还使用定制嵌入模型提取施工环境信息，并调用 ChatGPT 5 更新进度、输出安全信息与生成进度报告，已通过挡土墙施工实验验证。
- 问题
- 传统施工方式难以满足住房需求，施工过程智能化程度低。
- 方法
- 用增强型 soft actor-critic 为移动起重机规划动作并结合运动学保证可执行，再用定制嵌入模型与 ChatGPT 5 更新进度、输出安全信息与报告。
- 结果
- 通过挡土墙施工实验验证可行性，未给出量化结果
- 影响
- 展示 LLM 加强化学习在实体施工闭环中的落地形态，可供机器人调度类项目参考。
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