一种基于持续学习的多模态机器人跨场景导航方法及系统

本发明提出了一种基于持续学习的多模态机器人跨场景导航方法及系统，通过构建不同场景下的多模态数据集，利用一个场景下的多模态数据集对对应的导航模型进行训练；然后基于下一个场景下的多模态数据对下一个场景对应的导航模型进行训练，在下一个场景对应的导航模型训练过程中，基于上一场景训练好的导航模型所保存的权重与下一个场景对应的导航模型训练过程中每一步更新后的权重按照比例融合，得到融合训练权重，进而得到下一场景所对应的训练好的导航模型。本发明的方法在机器人在新环境中学习导航的同时，保留了在先前场景中的知识，实现持续的跨场景导航。