一种基于AI学习的仿生机器人控制方法与系统

本申请提供一种基于AI学习的仿生机器人控制方法与系统，包括：获取包括障碍物位置、目标状态和地形特征在内的动态环境数据，并通过传感器网络采集和传输实时数据至数据处理模块；针对动态环境数据，去除噪声和冗余信息，提取关键特征，生成结构化环境特征数据集；基于结构化环境特征数据集，使用高斯混合模型构建环境模型，若环境变化超过预设阈值，则更新环境模型的参数，以反映最新环境状态；根据环境模型，采用时间序列预测算法预测未来环境变化趋势，若预测结果与当前环境状态偏差超过预设范围，则触发模型重训练机制；在预测结果的基础上，结合仿生机器人当前状态和目标任务，使用强化学习算法生成最优决策策略。