本发明的一种基于时序逻辑的机器人多任务运动实现方法、介质及设备，方法将传统TLTL扩展到wTLTL(Weighted truncated linear temporal logic,以下简称wTLTL)，并将DMPs和wTLTL结合起来，从而实现具有用户偏好的复杂操作任务。所述DMPs用于近似具有用户偏好的轨迹，轨迹形状由DMPs参数决定，并通过基于加权平均协方差矩阵的黑箱优化策略(Policy Improvement with Black‑Box optimization,以下简称PI^BB)进行优化。所述wTLTL提供可解释的任务规范，并能够根据定量语义设计具有用户偏好的代价函数，利用改进的PI^BB算法，进而识别DMPs的最佳形状参数，进而实现复杂操作任务的运动轨迹。所述用户偏好通过调节wTLTL中的权重体现。与传统的多任务操作运动规划方法相比，该方法能够快速规划具有用户偏好的复杂操作任务的运动轨迹，计算复杂度低，规划效率高。