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　　专利摘要显示，本发明涉及一种人形机器人面向长程任务的VLA模型方法，包括有以下步骤：S01通过时空语义解析器对自然语言指令进行解析，生成具有时空依赖关系的原子操作序列；S02利用动态记忆网络维护任务状态机，实时跟踪任务执行进度；S03通过多模态感知融合引擎集成视觉、语言与传感器数据；S04基于自适应执行系统调用预定义动作基元并优化运动轨迹；S05通过持续学习机制对模型进行在线更新与优化。本发明中通过时空语义解析器将自然语言指令解析为结构化的、带时空依赖的任务序列，明确执行顺序与前提条件，提升任务规划的语义理解能力和结构化程度，支持动态环境下的任务分解与重规划；本发明结合LSTM与知识图谱，实时维护任务状态。