| 汽车零部件装配线中的机械臂操纵任务通常包含接近、抓取、转运、对位和放置等多个动作阶段，不同阶段的动作模式差异显著，若采用统一密集策略直接建模全部过程，容易产生阶段间动作混叠与表示干扰。针对该问题，提出一种分层混合专家增强的扩散式动作生成方法。该方法以扩散式机器人动作策略为骨干，在统一视觉观测、语言指令和机器人状态条件表示的基础上，引入任务级专家与动作级专家2层结构，实现阶段判别与动作生成的解耦。任务级专家显式建模当前任务阶段，动作级专家在阶段条件下生成具有针对性的连续动作输出。在RoboTwin仿真平台的物料抓取与放置任务上进行验证，模拟汽车零部件装配中的典型多阶段操作。结果表明：所提方法将动作采样的均方误差由0.0433降至0.0015，任务阶段识别准确率达到100%，且专家路由分布均衡。该方法能够有效降低不同阶段动作模式间的相互干扰，提高动作生成质量，可为汽车零部件装配线中的机械臂多阶段操纵策略制定提供技术参考。 |
