本發(fā)明屬于機(jī)器人，具體地說是一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展，自主導(dǎo)航已成為機(jī)器人領(lǐng)域的重要研究方向。然而，現(xiàn)有技術(shù)中的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)大多依賴于單一的傳感器，如激光雷達(dá)或視覺攝像頭，這導(dǎo)致系統(tǒng)在面對復(fù)雜環(huán)境時，往往存在感知信息不足、導(dǎo)航精度不高、對障礙物識別和跟蹤能力有限等問題。

2、為此，本領(lǐng)域技術(shù)人員提出了一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)來解決背景技術(shù)提出的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中當(dāng)傳感器出現(xiàn)故障或失效時，現(xiàn)有系統(tǒng)往往無法有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)融合和補(bǔ)償，從而影響機(jī)器人的自主導(dǎo)航能力等問題。

2、一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)，包括：

3、多個不同模態(tài)的傳感器，用于獲取環(huán)境信息；所述多個不同模態(tài)的傳感器包括激光雷達(dá)、視覺攝像頭、慣性傳感器等；

4、數(shù)據(jù)融合模塊，用于接收來自多個傳感器的數(shù)據(jù)，并采用預(yù)設(shè)的感知模型進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理，以獲取全面的環(huán)境感知信息；

5、自主導(dǎo)航模塊，基于融合后的環(huán)境感知信息，進(jìn)行路徑規(guī)劃和導(dǎo)航?jīng)Q策；所述自主導(dǎo)航模塊還包括障礙物檢測與跟蹤單元，用于融合來自激光雷達(dá)、攝像頭和毫米波雷達(dá)的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對道路上障礙物的準(zhǔn)確識別和跟蹤；

6、反饋調(diào)節(jié)模塊，用于根據(jù)導(dǎo)航過程中的實時反饋調(diào)整融合策略和導(dǎo)航策略。

7、優(yōu)選的，在數(shù)據(jù)融合模塊中，在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理之前，利用小波變換在多尺度上分解傳感器數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)的分辨率和準(zhǔn)確性。

8、優(yōu)選的，所述預(yù)設(shè)的感知模型通過以下方式訓(xùn)練得到：獲取多個傳感器在未失效時得到的未失效傳感器數(shù)據(jù)，隨機(jī)選取一個或多個未失效傳感器數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換成相應(yīng)傳感器在失效時得到的失效傳感器數(shù)據(jù)，采用失效傳感器數(shù)據(jù)與未被隨機(jī)選取的未失效傳感器數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到。

9、優(yōu)選的，在數(shù)據(jù)融合模塊中，引入基于方差的動態(tài)權(quán)重分配，以提高融合數(shù)據(jù)的精度；

10、同時引入因子圖優(yōu)化算法對多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行全局優(yōu)化，從而得到更加精確和一致的數(shù)據(jù)融合結(jié)果。

11、優(yōu)選的，在數(shù)據(jù)融合模塊中，利用注意力機(jī)制動態(tài)調(diào)整不同模態(tài)特征的重要性。

12、優(yōu)選的，在自主導(dǎo)航模塊中，利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練機(jī)器人進(jìn)行最優(yōu)路徑規(guī)劃。

13、優(yōu)選的，在自主導(dǎo)航模塊中，所述導(dǎo)航?jīng)Q策是利用蒙特卡洛樹搜索算法來進(jìn)行更加高效的決策制定。

14、優(yōu)選的，所述反饋調(diào)節(jié)模塊能夠根據(jù)環(huán)境變化動態(tài)調(diào)整傳感器的使用和融合策略，確保在各種情境下都能保持高效穩(wěn)定的運行，其動態(tài)調(diào)整采用自適應(yīng)權(quán)重調(diào)整算法。

15、一種處理器，被配置成執(zhí)行根據(jù)上述的一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)。

16、一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)。

17、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下有益效果：

18、1、本發(fā)明通過集成多個不同模態(tài)的傳感器，如激光雷達(dá)、視覺攝像頭、慣性傳感器等，能夠獲取更加豐富的環(huán)境信息；這些數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)融合模塊中進(jìn)行處理，以獲取全面的環(huán)境感知信息，從而提高機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的導(dǎo)航精度和適應(yīng)能力。

19、2、本發(fā)明自主導(dǎo)航模塊中的障礙物檢測與跟蹤單元融合了來自激光雷達(dá)、攝像頭和毫米波雷達(dá)的數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對道路上障礙物的準(zhǔn)確識別和跟蹤；有助于機(jī)器人在行駛過程中及時避開障礙物，確保安全。

20、3、在數(shù)據(jù)融合模塊中，本發(fā)明采用了小波變換、基于方差的動態(tài)權(quán)重分配、因子圖優(yōu)化算法以及注意力機(jī)制等技術(shù)手段，以提高融合數(shù)據(jù)的精度和穩(wěn)定性；這些技術(shù)能夠根據(jù)不同傳感器的特性和實時反饋，動態(tài)調(diào)整融合策略，從而得到更加準(zhǔn)確和一致的數(shù)據(jù)融合結(jié)果。

21、4、本發(fā)明的自主導(dǎo)航模塊利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和蒙特卡洛樹搜索算法進(jìn)行路徑規(guī)劃和導(dǎo)航?jīng)Q策，能夠制定出更加高效和準(zhǔn)確的導(dǎo)航策略；有助于機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中快速找到最優(yōu)路徑，提高導(dǎo)航效率。

22、5、本發(fā)明的反饋調(diào)節(jié)模塊能夠根據(jù)環(huán)境變化動態(tài)調(diào)整傳感器的使用和融合策略，確保在各種情境下都能保持高效穩(wěn)定的運行；有助于提升系統(tǒng)的適應(yīng)性和穩(wěn)定性，使其能夠在不同環(huán)境中發(fā)揮良好的導(dǎo)航性能。

技術(shù)特征：

1.一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于：包括：

2.如權(quán)利要求1所述一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于：在數(shù)據(jù)融合模塊中，在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理之前，利用小波變換在多尺度上分解傳感器數(shù)據(jù)。

3.如權(quán)利要求1所述一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于：所述預(yù)設(shè)的感知模型通過以下方式訓(xùn)練得到：獲取多個傳感器在未失效時得到的未失效傳感器數(shù)據(jù)，隨機(jī)選取一個或多個未失效傳感器數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換成相應(yīng)傳感器在失效時得到的失效傳感器數(shù)據(jù)，采用失效傳感器數(shù)據(jù)與未被隨機(jī)選取的未失效傳感器數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到。

4.如權(quán)利要求1所述一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于：在數(shù)據(jù)融合模塊中，引入基于方差的動態(tài)權(quán)重分配；

5.如權(quán)利要求1所述一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于：在數(shù)據(jù)融合模塊中，利用注意力機(jī)制動態(tài)調(diào)整不同模態(tài)特征的重要性。

6.如權(quán)利要求1所述一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于：在自主導(dǎo)航模塊中，利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練機(jī)器人進(jìn)行最優(yōu)路徑規(guī)劃。

7.如權(quán)利要求1所述一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于：在自主導(dǎo)航模塊中，所述導(dǎo)航?jīng)Q策是利用蒙特卡洛樹搜索算法來進(jìn)行更加高效的決策制定。

8.如權(quán)利要求1所述一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于：所述反饋調(diào)節(jié)模塊能夠根據(jù)環(huán)境變化動態(tài)調(diào)整傳感器的使用和融合策略，確保在各種情境下都能保持高效穩(wěn)定的運行，其動態(tài)調(diào)整采用自適應(yīng)權(quán)重調(diào)整算法。

9.一種處理器，其特征在于：被配置成執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1至8中任一項所述的一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)。

10.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于：其上存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至8中任一項所述的一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于多模態(tài)傳感器融合檢測的機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)，包括：多個不同模態(tài)的傳感器，用于獲取環(huán)境信息；數(shù)據(jù)融合模塊，用于接收來自多個傳感器的數(shù)據(jù)，并采用預(yù)設(shè)的感知模型進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理；自主導(dǎo)航模塊，基于融合后的環(huán)境感知信息，進(jìn)行路徑規(guī)劃和導(dǎo)航?jīng)Q策；反饋調(diào)節(jié)模塊，用于根據(jù)導(dǎo)航過程中的實時反饋調(diào)整融合策略和導(dǎo)航策略；該系統(tǒng)通過集成激光雷達(dá)、視覺攝像頭、慣性傳感器等多個不同模態(tài)的傳感器，能夠獲取更加豐富的環(huán)境信息，并在數(shù)據(jù)融合模塊中采用預(yù)設(shè)的感知模型進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理，從而提高機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的導(dǎo)航精度和適應(yīng)能力。

技術(shù)研發(fā)人員：蘇智華,秦明秀,高涵,陳虎虎,張智,楊智敏,沈瑞冰,周茜,燕麗紅,李敏,譙婧
受保護(hù)的技術(shù)使用者：西安歐亞學(xué)院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/8