一种基于多模态信息融合的智能局部路径规划方法及系统

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一种基于多模态信息融合的智能局部路径规划方法及系统
申请号:CN202410874813
申请日期:2024-07-02
公开号:CN118687573A
公开日期:2024-09-24
类型:发明专利
摘要
本发明涉及路径规划技术领域,尤其涉及一种基于多模态信息融合的智能局部路径规划方法,包括以下步骤:S1,获取多模态信息;S2,采用不同的特征提取方法分别对每种模态信息进行特征向量提取;S3,将提取出的特征向量进行融合并根据融合后的特征向量建立深度学习模型;S4,基于深度学习模型对环境信息进行理解评估;S5,基于环境信息的理解评估结果,利用动态窗口算法进行局部路径规划。本发明通过对多模态信息进行特征融合,实现对多种类型信息的综合利用,以结合环境信息对周围环境实现更精准的理解评估,从而提高局部路径规划的精确性和适应性。
技术关键词
多模态信息融合 局部路径规划方法 深度学习模型 特征提取方法 路径规划系统 激光雷达信息 卷积神经网络提取 智能路径规划 激光雷达数据 静态障碍物 动态障碍物 运动检测算法 频谱特征 路径规划技术 图像 模块
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