复杂未知环境下星球探测车场景理解与智能决策方法

本发明公开了一种复杂未知环境下星球探测车场景理解与智能决策方法，涉及深空探测与智能车辆技术领域，方法包括：获取多维环境信息；基于障碍物几何形态、运动特性及材料属性构建坍缩度函数，动态量化障碍物风险；采用高斯滤波平滑势场函数，并动态调整全局势场与局部势场权重；结合改进聚类算法，精准划分可跨越与不可跨越障碍的模糊区域；通过构建信任度均方值函数筛选可通行区域；采用遗传算法进行多目标优化，并协同离线数据集与在线推理，生成与环境匹配的最优路径；将最优路径输入探测车的底层控制系统，控制电机驱动与转向机构的执行，实时监测探测车状态并触发动态重规划。提升了探测车在复杂环境中的自主避障能力与路径规划效率。