融合声呐与视觉的泳池机器人定位与轨迹预测方法及系统

本申请实施例提供一种融合声呐与视觉的泳池机器人定位与轨迹预测方法及系统。该方法：采集针对目标区域的太赫兹声纳数据；基于太赫兹声纳数据，构建泳池机器人的活动轨迹模型；采用多光谱与事件相机协同采集策略，获取多源图像数据；采用基于深度学习的动态SLAM算法，基于多源图像数据实时识别和处理泳池环境中的动态物体，并采用去除动态物体的环境图像数据，得到泳池环境模型；通过知识图谱网络将活动轨迹模型与泳池环境模型进行深度融合，并采用量子机器学习算法预测泳池机器人的运行状态，获得全景模型；创建并实时更新全景模型对应的数字孪生模型。提升泳池机器人的定位以及轨迹预测的实时性、准确性，便于用户对泳池机器人进行维护管理。