一种多模态语义感知与强化学习的自平衡独轮车控制系统及方法

本发明公开了一种多模态语义感知与强化学习的自平衡独轮车控制系统及方法，将多模态语义感知与强化学习相融合。传感器模块获取独轮车姿态和环境多源信息，经语义感知模块处理形成包含环境语义和车体状态的增强状态表示。强化学习控制模块基于增强状态，通过深度神经网络策略生成独轮车平衡控制指令，驱动执行机构实现俯仰和横滚稳定控制，并可通过回报反馈实现策略在线自适应调整。所述系统构建了感知‑决策‑执行的闭环控制：视觉等多模态传感理解环境语义，自适应策略实时迭代优化，保持独轮车在复杂动态环境中的平衡与运动控制。本发明提高了环境理解能力和控制策略的自适应性，显著增强了独轮车在未知路况下的平衡稳定性和智能决策水平。