一种基于全局和局部信息的机器人自主采样方法及系统

本发明公开了一种基于全局和局部信息的机器人自主采样方法及系统，涉及智能机器人技术领域。该方法包括步骤：基于环境变量的空间变化和相关性建立高斯过程模型；将采样位置的不确定性作为全局目标采样位置的定量指标，基于高斯过程模型评估每个采样位置的不确定性，得到全局最优目标采样位置；基于全局最优目标采样位置确定局部自主采样决策，根据局部自主采样决策进行局部采样，得到局部采样位置；对局部采样位置进行采样，得到观测值。本发明构建了基于全局和局部信息的采样决策与规划算法，优化了基于统计模型的采样过程，实现机器人采样决策与规划的动态优化调整。