基于分层集成模型的机器人导航方法、装置、设备及介质

本公开提供了一种基于分层集成模型的机器人导航方法、装置、设备及介质，涉及智能导航技术领域。该方法包括：利用多元环境下的异构数据集对感知模型进行训练，感知模型的输入为当前观测图像和姿态变化，输出为预测奖励；利用当前机器人收集的运动数据集对动力学模型进行训练，同时通过自我监督策略对运动数据中的特定事件进行标注，动力学模型的输入为机器人当前状态和未来动作，输出为预测姿态变化；对动力学模型和感知模型进行组合，得到分层集成模型；基于对机器人的移动期望设定奖励函数，并以最大化奖励函数为目标，利用分层集成模型对机器人的移动路径进行规划。本公开中的技术方案可以提升移动机器人在导航过程的准确性和适应性。