一种用于AI零售机器人的动态自适应路径规划方法及设备

本发明提供一种用于AI零售机器人的动态自适应路径规划方法及设备，涉及机器人路径规划领域，包括：获得环境图像；将环境图像输入深度学习模型持续进行语义分割，构建包含语义信息的环境地图模型；获取机器人的当前位姿数据，将环境地图模型输入目标检测模型，计算获得机器人周围的局部环境信息；将机器人的当前位姿数据、周围的局部环境信息以及终点位置信息输入自适应路径优化模型进行路径规划。本发明应用多模态传感器采集多模态环境数据，结合深度学习模型对环境图像进行语义分割，精确识别各类障碍物，使得探测障碍物的精确性和坚固性有了显著的提高。语义分割和动态障碍物预测使机器人能够更好地能够更好地适应复杂多变的零售环境。