一种基于时间关系上下文的智能体目标搜索方法

本发明涉及一种基于时间关系上下文的智能体目标搜索方法。该方法首先通过智能体在中心视角下获取的RGB图像提取对象的上下文矩阵，表示当前帧中的目标信息。随后，利用图卷积网络构建对象场景图，以捕捉环境中各对象之间的关系。接着，将当前帧的上下文矩阵存储至记忆池，以便于重点关注最相关的帧信息，从而提高导航性能。为了增强目标的泛化能力，本发明通过整合对象和帧的语义信息，动态调整策略网络的权重。具体地，通过自适应权重策略模块，使得导航策略能够根据不同目标进行导航。最终，本发明实现了智能体在未知环境中的目标导航。本发明提供的技术方案可显著提升智能体的目标搜索能力，适用于智能机器人、自动化导航以及增强现实等领域。