基于重要性凝视表征和障碍高斯约束的机器人导航方法

一种基于重要性凝视表征和障碍高斯约束的机器人导航方法，采集机器人原始点云数据信息，得到当前时刻下的点云数据Ot，机器人采集T时刻并保留T时刻内的历史点云数据序列O；将获得的点云数据序列O输入至重要性凝视表征模块，并表征历史深度图序列Or，将Or输入强化学习的决策网络δ，输出当前时刻导航动作at；将O输入高斯障碍约束模块，通过预定义的安全集合h(O)的值区间来判断当前状态的安全性；本发明能够解决端到端网络的安全性问题，最终实现移动机器人在陌生动态场景下高效、安全的自主导航。