低置信度与特征相似环境下的导航避障方法及系统

本发明属于智能导航技术领域，公开了低置信度与特征相似环境下的导航避障方法及系统；方法包括：使用传感器采集预设低置信度环境下检测区域内障碍物的多模态传感器数据；对多模态传感器数据进行预处理；引入生成对抗网络对去噪图像进行图像增强处理；利用变换器架构对数据进行跨域融合；基于深度神经网络获得障碍物位置、障碍物类型及置信度分布值，构建获得障碍物置信度图；基于实时获得的障碍物置信度图，结合深度强化学习算法动态规划避障路径，并基于MPC模型进行避障路径的辅助规划；本发明能够有效应对隧道等高挑战场景，广泛适用于工业自动化、智能交通等领域。