一种基于深度学习模型的机器人相似运动路线识别方法

本发明提供了一种基于深度学习模型的机器人相似运动路线识别方法，涉及深度表示学习领域。所述方法包括：首先对轨迹的时空范围进行网格化和向量化，经预训练作为轨迹向量化的嵌入层；然后对原始轨迹进行增强，使用卷积神经网络和Transformer模型，结合交叉预测与对比学习的策略，训练表示学习模型；最后向量化待测轨迹对，计算向量对之间的距离，根据相似距离阈值识别相似运动路线。本发明可以捕捉机器人轨迹的局部和全局特征，缓解Transformer模型的处理瓶颈，解决机器人运动路线识别的效率和准确率问题。