基于AI强化学习的智能物流仓储视觉导航路径优化方法

本发明涉及视觉导航技术领域，具体涉及基于AI强化学习的智能物流仓储视觉导航路径优化方法，具体步骤包括环境感知数据采集，环境特征提取与建模，湿滑区域识别，状态向量构建，强化学习模型构建，奖励函数设计，多工况模拟训练，初始路径规划，实时状态监测，动态路径修正。本发明基于语义分割与LBP纹理特征识别结冰和积雪区域，结合卷积神经网络与随机森林回归模型输出摩擦系数，实现对湿滑区域的像素级分类与物理参数量化，为路径规划提供高精度风险状态输入；构建包含运输设备状态、障碍物分布、目标相对位置及风险状态的多维状态向量，全面描述环境动态特征，提升决策模型的环境表征能力。