一、天空任务的手镯？

每次做完天空之城组队任务都会得到一个"女神的羽毛",羽毛是用来换手镯的，需要60个，弄完了给组队任务申请的那个NPC（就是那个胖子）食物（跟他对话后的第三项），需要3种物品换着给（物品随便，但要3种，不能连着给一种），每次给完了对话框就会说他的心情好多了，连续给一段时间后跟他对话的框里就会多出一项，选那个并给他60个女神羽毛就可以换手镯了。

二、lol天空之城任务？

如果你确定你是玩DNF的话。可以按“N”键，就可以看到地图，靠右边就是了。

三、完美世界天空之城任务？

从通天湖乘坐飞机飞到顶部，有三座天空之城叫做千泪城。

然后根据任务提示到对面三楼找到萝拉，回答11层塔、链条10条就可以获得称号古塔倩影了。

四、光遇天空王国任务？

1.光遇破晓季任务一共有6个，分别在不同地图，如果在云野就在浮岛地图，在霞谷就是圆梦村，在禁阁就是星漠的沉船图。

2.破晓季6个任务都是一样的，就是烧黑花，烧黑花是不会恢复能量的。

3.可以去旁边的云蹭能量，当们完全失去能量，就会变成爬行状态，恢复就可以站起来。

4.烧黑花时候，旁边有变异螃蟹，大叫是无法掀开的，只能躲避，如果螃蟹太多，可以用留影蜡烛，去吸引螃蟹的注意力。

5.当烧完黑花，旁边有一个打坐的地方，去打坐可以收集碎片，在光之碎片的光芒熄灭前尽量收集。

6.可以得到升华蜡烛，然后点击向导，就可以进入小黑屋的场景。

7.任务二、任务三、任务五都有光之翼可以收集。

五、天空之翼任务奖励？

你可以从这些奖励品中选择一件：静火护腿、救赎者板甲、天巫之帽，你还将得到：6金币，60银币（或14金币，85银币，如果在等级70完成）、迷你鹦鹉

六、沙塔尔天空卫队任务？

与沙塔斯城飞行师附近的尤拉交谈，可开启天空卫队的声望任务。只要玩家的骑乘技能满225，她就会送玩家前往壁垒山截杀戈杜尼食人魔；在沙塔斯城乘坐飞行坐骑，只需几秒就能到达目的地。

杀死规定数量的戈杜尼食人魔后，尤拉会对玩家的战斗力表示惊奇，并将玩家推荐到黑风码头的天空卫队营地。

七、天空城主线任务？

向天空之城前进→精灵的魔法阵→精灵的魔法阵2→罗莉安的行踪→通向天空之海的路→通向天空之海的路2→通向天空之海的路3→通向天空之海的路4→通向天空之海的路5→光之城主-攻袭→光之城主-疑问→光之城主-原因→光之城主-约定→光之城主-解谜→向天帷巨兽进军

八、天空之翼任务怎么接？

接天空之翼任务的步骤：

1、来到影月谷的这个位置。

2、与天空之翼对话即可接取“天空之翼任务”。

3、任务目标是护送他到boss区域。

4、来到boss区域，击败boss。

5、这样天空之翼就会变成原来的模样。

6、之后来到沙塔斯城。

7、与NPC救赎者瑞拉克对话，即可完成天空之翼任务。

九、机器人任务规划有哪些研究方法?

尝试解答一下，机器人任务规划（Robot Task Planning) 最早起源于AI-Planning，其中的PDDL, STRIPS, HTN等概念和方法也是从AI-Planning里借鉴的。这一块也是比较传统的符号主义AI的范畴。但是任务规划只关注于离散的任务空间，因此距离解决现实世界的机器人问题还有很大的gap。

近几年有人尝试把Robot Task Planning和Motion Planning结合起来做，比如MIT的Caelan Garrett提出stream的概念（其实就是在任务空间采样），从而让task和motion level的规划不再是分层调用的关系，在满足连续空间各种约束（碰撞检测，保持位姿）的情况下依然可以完成任务。他的工作工程量很大，代码很多，可以深入看看代码。

当然pddlstream假设了任务空间是完全可观测（fully observable）的，并没有考虑被观测物体和机器人本身状态的不确定性。Caelen他们组后续又做了很多工作，包括belief state planning，用各种基于贝叶斯filter去做被操作物体的状态估计。其他人也有开发一些search heuristics，加速寻找task plan的过程（因为在motion level涉及到采样，所以任务空间的维度会很高，有时候会找不到valid plan），这里面也有人用深度学习learning的方法去做，主要是这个人Beomjoon Kim（也是MIT那个组的）。

机器人还是一个集成系统，涉及感知，决策，规划，控制等方面。在感知和决策中间，其实还有一个理解（reasoning）的过程，对动态任务空间（dynamic task space）有一个很好的估计与预测是很重要的。比如机器人去搭积木或者拆积木，他要知道根据场景里物体之间的位置关系决定先拆哪个，后拆哪个。甚至很多时候，无法通过某一时刻场景中的位置关系来决策，还要考虑空间+时序信息（spatial- temporal），再甚至场景中被操作的物体在乱动（比如抓鱼），还要根据物体的意图（intention）来规划task plan，这时候传统task planning的静态世界假设（static world assumption）就失效了，很多方法就不起作用了。这个小领域涉及很多concept learning和meta reasoning的东西，以及和计算机视觉领域（CV）的场景理解，视频理解，动作识别都有或多或少的联系。但是CV领域目前并没有很好的模型可以给机器人用，其中一个原因是实时性不好保障，以及无法做到manipulation级别的细粒度感知，以及CV的研究者更多是把视频作为一整个输入去理解，而不是在时序上逐帧去update状态估计。这一块可以看看MIT Jiayuan Mao的主页（还是刚才那个组的）。

机器人任务与运动规划 (Task and Motion Planning)也可以和模仿学习，分层强化学习结合。斯坦福大学有很多工作，可以去搜一搜。然而这一块可能比较玄学。这个KAIST韩国组也挺有意思，从读说明书开始，用强化学习的方法让机器人学会装家具。

最后机器人任务规划还可以和现在很火的大语言模型（LLM)结合起来。环境提供多模态输入，LLM大模型根据common sense去自动生成任务描述（pddl domain description）以及goal description。然后通过传统的ai-planning以及tamp的方法去求解任务序列，并且满足各种实际的物理约束（运动学等）。这块非常时髦，但是普通学生在没有国际大厂的资源帮助下可能只能调调库，很难去深入，毕竟谁也不知道LLM具体咋训练出来的。

综上所述，机器人任务规划是非常有用并且非常实际的一个领域。目前工厂里跑的机器人/臂，虽然有了3d视觉和运动规划技术的加持，能比较好的完成码垛，点胶等工序。但面对长序列（long-horizon），需要非常高自主性的工序还是无能为力，想象一个机器人在工厂里跑来跑去，独自完成搬运，卸货，装配的全过程，并且可以自主对任务的步骤做出最优调整。

面对这样一个光（深）明（渊）未（巨）来（坑），祝你学业有成！

十、上古卷轴天空圣堂神庙任务？

1第一步：找到天空圣堂神庙的位置：在马卡斯城的右边。

2第二步：这是地图地点，进入的地方就在红鹰剑任务的附近，也是弃誓者的地盘，叫做“卡斯之矛”顺着走到底就是天空神庙了3第三步：把三个石头都转成龙，桥落下来。进去后等刀锋会二人组进来，到地上那个大圆盘中心按e，门就打开了。进去就是了。