一种人形机器人多场景下的高精度地图构建与导航方法

本发明公开了一种人形机器人多场景下的高精度地图构建与导航方法，首先，通过惯性测量单元(IMU)和深度像机实现硬件部分的准备；然后构建包含视觉网络和自然语言处理模块的网络模型，其中视觉网络用于实现2维图片的语义分割和实例分割，以及整个场景的分类，自然语言处理模块用于从描述中提取物体特征并与视觉特征对齐；接着，通过构建高精度拓扑地图，记录机器人在不同小场景间的移动路径；最后，基于自然语言描述进行导航，通过计算物体或场景特征与地图中记录的特征相似度，确定目标物体或场景的位置，并依次查找界点对，逐步导航至目标地点。本发明提高了地图构建和导航的精度，减少了存储成本，并实现了智能化的人机交互和高效的导航能力。