一种多源环境信息不完备条件下多智能体意图识别方法及系统

一种多源环境信息不完备条件下多智能体意图识别方法及系统，涉及多智能体意图识别技术领域。本发明为了解决现有方法在复杂场景或动态环境中对于动态目标的适应性不足，缺乏动态权重调整机制影响障碍物与智能体之间的态势交互等问题而提出的。本发明方法通过融合运动态势图与阻碍态势图，将智能体交互关系与环境障碍物影响编码为空间特征，相较于原始轨迹输入，更直观地反映动态环境中的战术博弈逻辑，从而提升识别准确率；态势图的空间结构化特性避免了轨迹数据中噪声的干扰，增强模型鲁棒性。本发明通过LSTM层捕捉避障引发的局部运动突变，并结合Transformer编码器建模障碍物分布与全局意图的关联性，在复杂场景中综合性能最优。实验表明，本发明方法在含障碍物场景下的准确率较现有技术方法模型均有所提升，验证了本发明方法态势图与混合模型协同作用的技术优势，为复杂对抗场景提供了可靠的解决方案。