面向动态行人环境的自适应视觉导航方法、系统及设备

本发明提出了一种面向动态行人环境的自适应视觉导航方法、系统及设备，涉及人工智能技术领域，包括：通过机器人获取环境场景图像，得到环境的点云数据；行人检测与预测模块利用预训练的神经网络模型对环境点云数据中的行人及关联物品进行实时检测得到掩模，并据此预测行人的未来位置；面向动态场景的视觉定位模块基于输入的环境场景图像提取特征，并结合点云数据恢复特征点的三维坐标，建立初始地图，后续每一帧中根据掩模结果对所提取的特征点进行筛选并与初始地图中的特征点匹配，以估计每帧的位姿信息；动态地图更新模块利用所接收的位姿信息、局部地图点云信息、语义信息、行人位置信息生成语义地图，将行人未来位置动态融入语义地图，并采用时序变化的最大池化方式进行更新；自主混合路径规划模块根据更新后的语义地图和目标位置，基于自适应路径规划确保机器人到达目标位置；该自适应视觉导航方法不仅提高了导航的效率和准确性，还降低了系统的成本，具有广泛的应用前景。